pandas 百分比显示

要在 Pandas 中以百分比形式显示数据，可以使用 `.style.format()` 方法。具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 读取数据。
2. 使用 Pandas 计算百分比。
3. 使用 `.style.format()` 方法将百分比格式化。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算百分比
df['Percentage'] = df['Value'] / df['Total'] * 100

# 格式化百分比
df.style.format({'Percentage': '{:.2f}%'})

在这里，我们使用了 `'{:.2f}%'` 的格式字符串来将百分比格式化为小数点后两位的百分数形式。您可以根据需要更改此格式字符串。

相关问题

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。

pandas取数据在列中的占比，百分比显示

您可以使用 pandas 的 `value_counts` 函数以及其参数 `normalize=True` 来计算列中每个值的占比，然后将其乘以 100 即可将其转换为百分比。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 假设您的数据存储在 DataFrame 中的名为 'df' 的列中
# 'my_column_name' 是您要计算占比的列名

# 计算占比并将其转换为百分比
percentage = df['my_column_name'].value_counts(normalize=True) * 100

# 打印结果
print(percentage)

此代码将打印出每个值的占比百分比。请注意，如果有太多的唯一值，请考虑将结果截断或绘制堆叠条形图或饼图以显示数据的可视化呈现。