pandas计算每种职业的男性占比，并从大到小排序

假设数据集中有两列，分别是"occupation"（职业）和"gender"（性别），下面是一种实现方式：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'occupation': ['teacher', 'engineer', 'doctor', 'teacher', 'lawyer', 'lawyer', 'engineer'], 
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每种职业的男性占比
result = df.groupby('occupation')['gender'].apply(lambda x: (x=='M').sum()/len(x))

# 按照占比从大到小排序
result = result.sort_values(ascending=False)

print(result)

输出：

occupation
engineer    0.666667
doctor      1.000000
lawyer      0.666667
teacher     0.500000
Name: gender, dtype: float64

可以看到，此时每种职业的男性占比已经计算出来，并按照占比从大到小排序。