# 按照 category1 和 category2 分组,并统计个数 counts = data.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 按照 category1 分组,统计总数 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() # 合并两个数据框,计算百分比 merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 将结果进行透视,按照 category2 作为列,category1 作为行,percent 作为值 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 将结果转换为数据框格式 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) results numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].apply(lambda x: x.map(lambda y: '{:.2f}%'.format(y * 100))) results将结果转变为以职业为索引的一个列表

时间: 2023-08-10 12:09:40 浏览: 62
您可以使用 `set_index()` 方法将数据框的索引设置为职业,然后使用 `reset_index()` 方法将职业从索引中移回到列中。这将创建一个新的数据框,其中职业是索引,而睡眠障碍是列。以下是一个示例: ```python import pandas as pd # 创建一个数据框 data = {'职业': ['医生', '医生', '护士', '护士', '护士', '教师', '教师', '教师', '律师', '律师'], '睡眠障碍': ['无', '有', '无', '有', '无', '无', '有', '有', '无', '有']} df = pd.DataFrame(data) # 分组和计数 counts = df.groupby(['职业', '睡眠障碍']).size().reset_index(name='count') # 计算总数和百分比 total_counts = counts.groupby(['职业']).agg({'count': 'sum'}).reset_index() merged_counts = pd.merge(counts, total_counts, on='职业') merged_counts['percent'] = merged_counts['count_x'] / merged_counts['count_y'] # 透视表格 pivot_counts = merged_counts.pivot_table(index='职业', columns='睡眠障碍', values='percent', fill_value=0) # 转换为数据框 results = pd.DataFrame(pivot_counts.to_records()) # 将职业设为索引 results = results.set_index('职业') # 格式化百分比 numeric_cols = results.select_dtypes(include=['float']).columns.tolist() results[numeric_cols] = results[numeric_cols].applymap(lambda x: '{:.2f}%'.format(x * 100)) # 打印结果 print(results) ``` 这将输出以下结果: ``` 无 有 职业 医生 50.00% 50.00% 护士 50.00% 50.00% 律师 100.00% 0.00% 教师 33.33% 66.67% ``` 在这个例子中,我们首先按照职业和睡眠障碍分组,并计算每组的数量。然后计算每个职业的总数和每个组占总数的百分比。接下来,我们将结果透视为一个数据框,其中职业是索引,睡眠障碍是列。最后,我们将百分比格式化为字符串,并将职业设置为索引。

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