Dalam DataFrame dengan data jualan, anda ingin menentukan peratusan jualan setiap pejabat dalam setiap negeri, di mana jumlah semua peratusan di setiap negeri berjumlah sehingga 100%.
Untuk mencapai matlamat ini, anda boleh menggunakan groupby dan mengubah fungsi untuk mengira peratusan jualan berbanding jumlah jualan di setiap negeri:
import pandas as pd # Create the DataFrame df = pd.DataFrame({'state': ['CA', 'WA', 'CO', 'AZ'] * 3, 'office_id': list(range(1, 7)) * 2, 'sales': [np.random.randint(100000, 999999) for _ in range(12)]}) # Calculate the sum of sales for each state total_sales_by_state = df.groupby('state')['sales'].transform('sum') # Calculate the percentage of sales for each office df['sales_percent'] = 100 * df['sales'] / total_sales_by_state
Ini akan menambah lajur baharu, sales_percent, pada DataFrame anda, yang mewakili peratusan jualan untuk setiap pejabat berbanding jumlah jualan di masing-masing negeri.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengira Peratusan Jualan setiap Pejabat Dalam Setiap Negeri dalam Bingkai Data Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!