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我有一个如下所示的数据框:
DayOfWeek Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday
00 0.0 0.0 0.0 19.0 0.0 4.0 0.0
01 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7.0 0.0
07 0.0 0.0 3.0 5.0 3.0 0.0 1.0
08 0.0 17.0 16.0 8.0 10.0 1.0 0.0
09 10.0 48.0 30.0 86.0 12.0 3.0 0.0
10 70.0 58.0 3.0 36.0 52.0 70.0 0.0
11 32.0 26.0 0.0 20.0 38.0 42.0 0.0
12 21.0 9.0 83.0 32.0 129.0 57.0 0.0
13 53.0 51.0 55.0 36.0 18.0 32.0 0.0
14 64.0 62.0 24.0 21.0 53.0 61.0 0.0
15 46.0 121.0 37.0 31.0 58.0 54.0 0.0
16 95.0 139.0 86.0 58.0 79.0 11.0 0.0
17 113.0 56.0 73.0 146.0 78.0 17.0 0.0
我想将其作为百分比，所以我想对每一列求和，并且在每个单元格中我想除以列的总和，所以我执行了以下代码:
df_day = df_day.apply(lambda x: round(100 * x / df_day.groupby('DayOfWeek').size().sum()))
但它不起作用...
请问有什么想法吗？
最佳答案
我认为你需要除以 div按 sum 汇总列，然后乘以 mul如有必要round :
print (df_day.sum())
Sunday 504.0
Monday 587.0
Tuesday 410.0
Wednesday 498.0
Thursday 530.0
Friday 359.0
Saturday 1.0
dtype: float64
print (df_day.div(df_day.sum(), axis=1).mul(100).round(0))
Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday
DayOfWeek
0 0.0 0.0 0.0 4.0 0.0 1.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0
7 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 0.0 100.0
8 0.0 3.0 4.0 2.0 2.0 0.0 0.0
9 2.0 8.0 7.0 17.0 2.0 1.0 0.0
10 14.0 10.0 1.0 7.0 10.0 19.0 0.0
11 6.0 4.0 0.0 4.0 7.0 12.0 0.0
12 4.0 2.0 20.0 6.0 24.0 16.0 0.0
13 11.0 9.0 13.0 7.0 3.0 9.0 0.0
14 13.0 11.0 6.0 4.0 10.0 17.0 0.0
15 9.0 21.0 9.0 6.0 11.0 15.0 0.0
16 19.0 24.0 21.0 12.0 15.0 3.0 0.0
17 22.0 10.0 18.0 29.0 15.0 5.0 0.0
使用apply更慢的解决方案:
print (df_day.apply(lambda x: round(100 * x / df_day.sum()), axis=1))
时间:
In [171]: %timeit (df_day.div(df_day.sum(), axis=1).mul(100).round(0))
1000 loops, best of 3: 1.89 ms per loop
In [172]: %timeit (df_day.apply(lambda x: round(100 * x / df_day.sum()), axis=1))
100 loops, best of 3: 5.18 ms per loop
关于Python pandas - 将 lambda 添加到每一列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41120199/
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