如何在熊猫的多列中获得对行求和的百分比？

Question

我正在尝试获取百分比表格数据，其中我尝试使用 pandas 的交叉表函数，但每列的行明智总和不正确（我用 Excel 总和检查了这一点）。基本上，在我的进出口贸易数据中，我试图获得每个国家的时期百分比。表格数据：这是关于公共要点的表格数据，我想按时期获得每个国家/地区的百分比。为了获得按列计算的总和，我这样做了：import pandas as pddf=pd.read_csv('minimal_data.csv', encoding='utf-8')df.loc[:,'Total'] = df.sum(axis=1)但是这个总和和做excel sum的方式不一样。我不知道为什么。然后我尝试以下获取百分比表格数据：pd.crosstab(index=df.index,                      columns=df.columns,                      values=df.columns.value,                      aggfunc='sum',                      normalize='index').applymap('{:.2f}%'.format)我期待表格数据的百分比，其中每个国家按时期的百分比。我不知道为什么，在我的尝试中，我没有得到正确的总和和预期百分比表。谁能指出我？有什么快速的解决方案可以完成这项工作吗？我认为 usingcrosstab就在这里，但我没有通过保持相同的行和列名称约定得到正确的百分比表。任何想法使这项工作？

Answer 1

目前尚不清楚您所说的“总和”错误或与 Excel 不同是什么意思。如果你想要你计算的总数的百分比，你可以这样做（它会更容易，即，不需要设置索引，如果你已经阅读了日期作为索引的 csv）：

df = df.set_index('quarter')

df.div(df.Total, axis=0).applymap(lambda x: f'{x * 100:.2f}%')

Answer 2

要获得百分比，

df.set_index('quarter').apply(lambda x: (x / x.sum())*100, axis=1)

输出

              AUSTRAL     CANADA     N ZEAL     MEXICO   NICARAG   URUGUAY    C RICA    BRAZIL   HONDURA   IRELAND

quarter                                                                                                           

2014-01-01  25.440018  25.682501  26.799560  13.356812  4.645008  2.502126  1.185601  0.000000  0.388373  0.000000

2014-04-01  34.489028  20.473965  27.223601  10.739338  3.545756  2.637722  0.645318  0.000000  0.245270  0.000000

2014-07-01  41.388462  19.418827  17.413776  13.046643  4.365293  3.062794  1.000460  0.000000  0.303746  0.000000

2014-10-01  45.921175  19.947340  12.453399  10.987784  6.659666  2.472346  1.220976  0.000000  0.337314  0.000000

2015-01-01  34.779864  18.914200  23.802183  12.789158  4.607413  3.750432  1.113557  0.000000  0.242027  0.001166

2015-04-01  40.115581  15.889617  24.620569  12.233570  2.614697  3.684628  0.669135  0.000000  0.140994  0.031210

2015-07-01  44.545033  19.933480  16.419047  13.207045  1.903940  3.151725  0.706372  0.000000  0.000000  0.133357

2015-10-01  36.019231  25.727244  12.442655  16.527229  4.201449  3.803939  0.998293  0.000000  0.000000  0.279961

2016-01-01  29.991387  22.293687  24.963800  15.665886  3.364758  2.537703  0.964889  0.000000  0.000000  0.217890

2016-04-01  28.368131  22.124064  26.707744  16.011170  2.974021  2.736466  0.902486  0.000000  0.008214  0.167704

2016-07-01  25.368992  28.843584  17.562638  18.601159  4.361163  4.197427  0.900461  0.001082  0.000000  0.163494

2016-10-01  19.623932  30.095599  11.720699  27.695783  5.386881  3.950341  1.098037  0.262948  0.000000  0.165780

2017-01-01  20.799706  22.871970  23.475104  23.519770  4.726189  2.564349  1.105563  0.777981  0.000000  0.159366

2017-04-01  20.961391  24.807151  22.372555  20.141108  4.201882  3.848614  0.717434  2.847786  0.000000  0.102079

2017-07-01  26.326774  27.124571  16.796464  20.485338  4.180663  3.973982  0.748360  0.050250  0.122305  0.191292

2017-10-01  26.996354  29.432880  11.569669  22.702213  5.579304  2.623607  0.794317  0.000000  0.156468  0.145188

2018-01-01  20.148823  25.861165  24.566617  19.748647  5.864245  2.507594  0.946862  0.000000  0.218396  0.137650

2018-04-01  22.281189  26.300865  24.879217  18.074004  4.368848  3.058836  0.757353  0.000000  0.196459  0.083229

2018-07-01  24.996713  28.873588  16.749910  19.016680  5.816461  3.499820  0.757308  0.000000  0.140196  0.149324

2018-10-01  25.305780  31.831372   9.842619  22.351502  6.039240  3.353802  0.824540  0.000000  0.236478  0.214668

在折线图中绘制

>>> df.plot(kind='line')

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f418a3710b8>

>>> from matplotlib import pyplot as plt

>>> plt.show()