Pandas：如何找到一个群体的百分比？

Question

***免责声明：我是一个彻头彻尾的傻瓜。我试图通过解决工作中的问题来学习熊猫。这是我全部问题的一个子集，但我正在尝试在处理项目之前解决这些问题。谢谢你的耐心！***

我试图找出每个基金在各州总数中所占的百分比

概念：我们的基金（部门）设在美国。这些基金对不同的项目有不同的补偿水平。我首先需要合计（分组）基金，以便知道每个基金的总薪酬

我还需要按州对薪酬进行合计（分组），以便以后可以按州计算出基金的百分比

我已在此处将数据转换为示例代码：

import pandas as pd

#样本数据

data = {'Fund':['1000','1000','2000','2000','3000','3000','4000','4000'], 
    'State':['AL','AL','FL','FL','AL','AL','NC','NC'],
    'Compensation':[2000,2500,1500,1750,4000,3200,1450,3000]}

如果照片没有出现在这里，我就是这么做的：

print(employees)
employees.groupby('Fund').Compensation.sum()
employees.groupby('State').Compensation.sum()

我花了一天的大部分时间在实际数据上，试图找出如何获得：

基金的赔偿金为国家赔偿金总额的__% 或者

基金_1000占所有薪酬总额的38%

谢谢你的耐心和帮助

约翰

Answer 1

这应该可以完成以下工作：

df['total_state_compensataion'] = df.groupby('State')['Compensation'].transform(sum)
df['total_state_fund_compensataion'] = df.groupby(['State','Fund'])['Compensation'].transform(sum)
df['ratio']=df['total_state_fund_compensataion'].div(df['total_state_compensataion'])
>>>df.groupby(['State','Fund'])['ratio'].mean().to_dict()

out[1] {('AL', '1000'): 0.38461538461538464,
 ('AL', '3000'): 0.6153846153846154,
 ('FL', '2000'): 1.0,
 ('NC', '4000'): 1.0}