python之pandas 将多个 groupby 结果放入同一个表中

我有以下df,

ccode    year_month    user    tcode 
10       201903        WF      MI 
10       201903        WF      MI 
10       201903        QQ      MI 
10       201903        QQ      MI  
20       201904        BATCH   MI 
20       201904        WF      MI 
20       201904        BATCH   MI 

我喜欢做以下事情，

inv_tran_user_ccode_ym_gr_df = df.groupby( 
        ['tcode', 'user', 'ccode', 'year_month']).size().reset_index(name='count') 
 
    inv_tran_user_ccode_ym_gr_df['bus_unit_pct'] = inv_tran_user_ccode_ym_gr_df['count'].div( 
        inv_tran_user_ccode_ym_gr_df.groupby(['ccode', 'year_month'])['count'].transform('sum')).mul( 
        100).round(2) 
 
    inv_tran_user_ym_gr_df = df.groupby( 
        ['tcode', 'user', 'year_month']).size().reset_index(name='count') 
 
    inv_tran_user_ym_gr_df['org_pct'] = inv_tran_user_ym_gr_df['count'].div( 
        inv_tran_user_ym_gr_df.groupby(['year_month'])['count'].transform('sum')).mul( 
        100).round(2) 

我想知道是否可以将 org_pct 和 bus_unit_pct 放入同一个表中。

ccode    year_month    user    tcode    org_pct    bus_unit_pct 
10       201903        WF      MI       50%        50% 
10       201903        QQ      MI       50%        50% 
20       201904        WF      MI       33%        33% 
20       201904        BATCH   MI       67%        67% 

请您参考如下方法:

您已经完成了所有艰苦的工作。这是一个相对简单的 merge 从这里开始:

(inv_tran_user_ccode_ym_gr_df.drop('count', axis=1) 
                            .merge(inv_tran_user_ym_gr_df.drop('count', axis=1), 
                                   on=['year_month', 'user', 'tcode'])) 

导致

  tcode   user  ccode  year_month  bus_unit_pct  org_pct 
0    MI  BATCH     20      201904         66.67    66.67 
1    MI     QQ     10      201903         50.00    50.00 
2    MI     WF     10      201903         50.00    50.00 
3    MI     WF     20      201904         33.33    33.33