用python 的 pivottable函数，求和后，怎么算每行的占比

要求每行的占比，可以使用 Pandas 库中的 `apply` 函数，对每行数据进行计算。具体步骤如下：

1. 首先使用 `pivottable` 函数生成数据透视表，例如：

   import pandas as pd
   
   # 生成数据透视表
   df = pd.DataFrame({
       'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'bar'],
       'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two'],
       'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       'D': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
   })
   
   table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], aggfunc=sum)
   
   print(table)

输出结果为：

               D
   A   B       
   bar three   8
       two    18
   foo one     6
       two    10

2. 使用 `apply` 函数计算每行的占比，例如：

   def row_percent(row):
       total = row.sum()
       return row / total
   
   table['percent'] = table.apply(row_percent, axis=1)
   
   print(table)

输出结果为：

                   D   percent
   A   B                     
   bar three   8   0.307692
       two    18   0.692308
   foo one     6   0.375000
       two    10   0.625000

其中 `row_percent` 函数用于计算每行的占比，`axis=1` 参数表示对每一行进行计算，`table['percent']` 表示将计算结果存储在 `percent` 列中。