pathon 计算组内占比

假设你有一个包含组员工姓名和部门的数据集，可以按照以下步骤计算组内占比：

1. 使用 pandas 库读取数据集，例如：`import pandas as pd` 和 `df = pd.read_csv('data.csv')`

2. 使用 groupby 方法按照部门分组，例如：`grouped = df.groupby('部门')`

3. 使用 size 方法计算每个部门的总人数，例如：`total_count = grouped.size()`

4. 使用 transform 方法计算每个员工所在部门的总人数，例如：`dept_count = grouped['姓名'].transform('count')`

5. 计算每个员工所在部门的占比，例如：`percentage = dept_count / total_count * 100`

6. 将占比添加到数据集中，例如：`df['占比'] = percentage`

最终得到的数据集将包含每个员工的姓名、部门和占比。

相关问题

python获取excel数据，分别是车间号，取样时间，样品类型，检验结果，备注，先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型分组，计算每组数据检验结果为合格的占比，结果以百分比显示，再计算每组数据备注含有脱镀字符的占比，再计算每组数据备注含有破断低字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒多字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒少字符的占比，再计算每组数据备注含有团聚字符的占比，均以百分比显示，输出一个表格到excel

很高兴为您解答关于Python处理Excel数据的问题。下面是我的回答：

首先，您需要使用Python中的pandas库读取Excel文件，并用groupby方法对数据进行分组。然后，您可以使用agg方法来计算每个分组内数据的占比，过滤含有特定字符的备注信息，并将结果以百分比显示。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 按车间号和样品类型分组
grouped = df.groupby(['车间号', '样品类型'])

# 计算检验结果合格占比并重命名列名
result_pct = grouped.agg({'检验结果': lambda x: sum(x == '合格') / len(x) * 100}).rename(columns={'检验结果': '检验结果合格占比'})

# 筛选出包含特定字符的备注，并计算占比
def count_pct_with_keyword(keyword):
    return grouped.agg({'备注': lambda x: sum(x.str.contains(keyword)) / len(x) * 100}).rename(columns={'备注': f'备注含有{keyword}占比'})

keyword_list = ['脱离', '破断低', '颗粒多', '颗粒少', '团聚']
remarks_pct = pd.concat([count_pct_with_keyword(keyword) for keyword in keyword_list], axis=1)

# 合并结果并输出到Excel文件
result = pd.concat([result_pct, remarks_pct], axis=1)
result.to_excel('output_file.xlsx', index=True)

请注意，具体数据处理方式可能因您的Excel数据格式略有不同而有所调整。

python获取excel数据，有多列数据，分别是取样时间，生产线编号，检验结果，备注，首先提取系统当前时间前一天的数据，按生产线编号第一位的字符进行分组，检验结果为合格的个数与每组整体数据个数进行计算占比，备注中包含脱镀的个数与每组整体数据个数计算占比，输出数据透视表，代码实现

好的，这是一个技术问题，我可以帮您回答。

首先，我们可以使用 Python 的 pandas 库来读取 Excel 数据。您需要安装 pandas 库并导入：

import pandas as pd

接着，读取 Excel 文件并获取当前时间前一天的数据：

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

然后，按照生产线编号第一位的字符进行分组：

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

接下来，我们需要计算每组数据中检验结果为合格的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

最后，我们需要计算每组数据中备注中包含脱镀的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

最后，我们可以使用 pandas 的 pivot_table 方法生成数据透视表输出：

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

希望这可以帮助您解决问题。