これは明らかに単純ですが、NumPy 初心者の私には行き詰まっています。
州、オフィス ID、およびそのオフィスの売上の 3 つの列を含む CSV ファイルがあります。
特定の州におけるオフィスごとの売上の割合を計算したい (各州のすべての割合の合計は 100%)。
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)]})
df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
結果は次のようになります:
sales
state office_id
AZ 2 839507
4 373917
6 347225
CA 1 798585
3 890850
5 454423
CO 1 819975
3 202969
5 614011
WA 2 163942
4 369858
6 959285
分数を計算するために、全体の合計を出すために、stateのレベルまで「到達」する方法がわかりません。groupbysalesstate
ベストアンサー1
2022-03 アップデート
この答えによるキャンサーを使用すると、transform私の最初の回答よりもはるかに良くなります。
df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')
感謝このコメントによるポール・ルジューそれを表面化させるために。
オリジナル回答（2014）
ポールHの回答2 番目のオブジェクトを作成する必要があるのは正しいですgroupbyが、パーセンテージはもっと簡単な方法で計算できます。つまり、列をその合計で割るだけですgroupby。Paul state_officeHsalesの回答の冒頭をコピーします。
# From Paul H
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0)
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)]})
state_office = df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
# Change: groupby state_office and divide by sum
state_pcts = state_office.groupby(level=0).apply(lambda x:
100 * x / float(x.sum()))
戻り値：
sales
state office_id
AZ 2 16.981365
4 19.250033
6 63.768601
CA 1 19.331879
3 33.858747
5 46.809373
CO 1 36.851857
3 19.874290
5 43.273852
WA 2 34.707233
4 35.511259
6 29.781508