pandas 百分比

在Pandas中计算百分比通常涉及对数据进行汇总和转换。以下是使用Pandas来求取百分比的一般步骤：

1. **导入数据**[^1]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'orders': [2130,5102,3256,1297,1918,786], 'repeat_orders': [73,158,89,30,49,18]})

2. **按行或列求总和**:
如果你想要计算每个元素相对于它所在行或列的总和作为百分比，可以先使用`sum()`函数。例如，按行求和：

row_totals = df.sum(axis=1)

按列求和：

col_totals = df.sum(axis=0)

3. **计算百分比**:
接着，将原始数据与总和相除得到百分比。这里我们假设`row_totals`代表行总计，`col_totals`代表列总计：

df['orders_percent'] = df['orders'] / row_totals
df['repeat_orders_percent'] = df['repeat_orders'] / col_totals

4. **格式化结果**[^2]:
为了在结果中显示百分比符号（%），可以使用`applymap()`函数和`format()`函数，如下面示例所示：

df[['orders_percent', 'repeat_orders_percent']] = df[['orders_percent', 'repeat_orders_percent']].applymap(lambda x: format(x, '.2%'))

这会将两个列的数值转换为百分比形式。

现在，`df` DataFrame中的`orders_percent`和`repeat_orders_percent`列就是按行和列计算的百分比了。