计算Pandas Groupby百分比

Question

我有一个带有4列的数据框：“ id”（clients），'item'，'tier'（高/低），“单位”（数字）。现在，对于每个项目和每个层，我都想找到总单位，以及每层至少一个项目的客户。我要做的

df.groupby(['item','tier']).agg(
    ID_amount=('ID', 'size'),
    total_units=('units', 'sum'))


item        tier    ID_amount      total_units
100010001   high    83             178,871.00
            low     153            1,450,986.00
100010002   high    722            10,452,778.00
            low     911            5,505,136.00
100020001   high    400              876,490.00
            low     402              962,983.00
100020002   high    4933          61,300,403.00
            low     13759        1,330,932,723.00
100020003   high    15063          176,846,161.00
            low     24905          288,232,057.00

是要拥有另一列代表“ total_units”列的百分比。当我尝试时，

df.groupby(['item','tier']).agg(
        ID_amount=('ID', 'size'),
        total_units=('units', 'sum'),
        percen_units=('units', lambda x: 100*x/x.sum())

它给出了错误必须产生汇总值。如何修改代码以给我这些百分比？

Answer 1

我想你想要这个：

dfs = df.groupby(['item','tier']).agg(
        ID_amount=('ID', 'size'),
        total_units=('units', 'sum'))

dfs['percent_units'] = dfs.groupby('item')['total_units']\
                          .transform(lambda x: x/x.sum()*100)

dfs