Python Pandas中某一列的累积百分比

确实，Python的Pandas可以很容易地计算某一列的累积百分比。具体流程分以下几步：

1. 载入数据到 Pandas DataFrame

2. 累积数值处理

3. 计算累积百分比

接下来，我们将针对这些步骤进行详细说明，包括实例说明。

1. 载入数据到 Pandas DataFrame

在载入数据到 Pandas 的 DataFrame 中时，必须先创建 DataFrame， 然后再将数据加入DataFrame中。这里我们创建一个包含一列数据的 DataFrame，数据包括40份随机数据点。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.rand(40, 1), columns=['Data'])

以上代码使用了 Pandas 库（pd），并且使用 Numpy 库（np）生成了一组随机数据，这些数据复杂的地方已经被Numpy库解决，我们无需深入处理这些数据即可操作它们。接下来，这些数据被赋给了一个名为“Data”的列，并将其放入一个名为“df”的 DataFrame.

2. 累积数值处理

在此基础上，我们需要对数据进行累加。此处我们使用Pandas自带的cumsum函数实现。

# 版本1 用到了cumsum函数

# 定义累计函数
def cumulate_data(df):
    return df['Data'].cumsum()

# 累加数据
df['Cumulative Data'] = cumulate_data(df)

以上代码做了以下几个事情：

第一行代码定义了名为cumulate_data函数，该函数将DataFrame解释为参数，并使用cumsum函数将数据累加到一起。

第二行代码使用数据帧的“Data”列调用该函数的结果 (即累加数据)，并将结果存储在一个名为"Cumulative Data"的新列中。

之所以将累积数据的结果保存在名为"Cumulative Data"的新列中，是因为我们还需要计算累积百分比。

或者，我们也可以在将累积计算结果存储到另一个变量中。如下代码：

# 版本2 不定义cumulative_data函数，直接累加

# 累加数据
cumulative_data = df['Data'].cumsum()
df['Cumulative Data'] = cumulative_data

第二版代码中，我们使用一行代码完成数据累加并将结果储存到一个新变量中。

3. 计算累积百分比

现在，我们需要方便地计算每行数据的累积百分比。本质上，这相当于在 DataFrame "Cumulative Data" 列中的每个值除以列中最后一个值。

# 计算累积百分比
df['Cumulative Percentage'] = 100 * df['Cumulative Data'] / df['Cumulative Data'].max()

以上代码中，我们定义了一个新列，“Cumulative Percentage”。其中，每个值是由这一行的“Cumulative Data”值与“Cumulative Data”的最后一行值相除后乘以100所得。

您可以进一步完善代码并指定累积百分比的小数点位数，比如我想保留2位小数，可以这样改写代码：

# 计算累积百分比并保留两位小数
df['Cumulative Percentage'] = 100 * df['Cumulative Data'] / df['Cumulative Data'].max()
df['Cumulative Percentage'] = df['Cumulative Percentage'].round(decimals=2)

至此，我们完成了Python Pandas中某一列的累积百分比的详细讲解。如果您需要深入学习，建议您查看Pandas官方文档。