python计算某列数据占比并生成新的一列

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame，并想计算某一列的数据占比并将其作为一个新的列添加到DataFrame中，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入`pandas`库，它是处理表格数据的强大工具。

import pandas as pd

2. 然后，假设你的DataFrame名为df，你想计算的列名是'column_name'，你可以用`value_counts()`函数计算该列各值的数量，然后除以总行数得到频率。

data_count = df['column_name'].value_counts(normalize=True)

这里`normalize=True`会让结果变为百分比。

3. 接着，创建一个新的Series，将原列名作为索引，计数结果作为数值。

percentage_series = pd.Series(data_count, index=data_count.index, name='new_column_name')

这里假设新列名是'new_column_name'。

4. 最后，你可以通过`.assign()`方法把新的比例系列加到原始DataFrame的最后：

df = df.assign(new_column_name=percentage_series)

现在，df就有了新的列'new_column_name'，其中包含原列'data_column_name'的占比信息。