python之计算 pandas DataFrame 中的行百分比

我的数据在 pandas DataFrame 中，如下所示:

cat  val1   val2   val3   val4 
A    7      10     0      19 
B    10     2      1      14 
C    5      15     6      16 

我想计算每个值在类别 (cat) 中所占的百分比。

例如，对于类别 A，val1 为 7，行总数为 36。结果值为 7/36，因此 val1 是类别 A 的 19.4%。

我的预期结果如下所示:

cat  val1   val2   val3   val4 
A    .194   .278   .0     .528 
B    .370   .074   .037   .519 
C    .119   .357   .143   .381 

有没有简单的方法来计算这个？

请您参考如下方法:

div + 总和

对于矢量化解决方案，将沿 axis=0 的数据帧除以其在 axis=1 上的总和。您可以使用 set_index + reset_index 来忽略标识符列。

df = df.set_index('cat') 
res = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) 
 
print(res.reset_index()) 
 
  cat      val1      val2      val3      val4 
0   A  0.194444  0.277778  0.000000  0.527778 
1   B  0.370370  0.074074  0.037037  0.518519 
2   C  0.119048  0.357143  0.142857  0.380952