如何在Pandas的数据透视表中包含百分比

在Pandas中，使用数据透视表来对数据进行分析是非常方便的。而且，通过数据透视表可以轻松地计算百分比。下面我将详细讲解如何在Pandas的数据透视表中包含百分比。

1. 创建数据透视表

首先，我们需要创建一个数据透视表。假设我们有下面这个DataFrame。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
    'Year': ['2010', '2010', '2010', '2011', '2011', '2011', '2012', '2012', '2012', '2012'],
    'Sale': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
})

这个DataFrame包含了销售数据，每行代表一次销售记录，包括性别、年份和销售额。

现在，我们可以使用Pandas的pivot_table函数来创建一个数据透视表。

table = pd.pivot_table(df, values='Sale', index=['Gender'], columns=['Year'], aggfunc=np.sum)

这个数据透视表将数据按照性别和年份进行了分组，并计算了每组的销售总额。现在，table的结果如下所示：

Year    2010  2011  2012
Gender                  
F         50   120   170
M         50    90   190

2. 计算百分比

接下来，我们可以使用applymap函数将每个值转换为百分比。

table = table.applymap(lambda x: "{:.2%}".format(x / table.sum().sum()))

在这个例子中，我们使用sum方法计算了透视表中所有销售额的总和，然后将每个值除以总和，最后将结果转换为百分比格式。现在，table的结果如下所示：

Year      2010    2011    2012
Gender                        
F       12.50%  30.01%  42.51%
M       12.50%  22.50%  45.01%

现在，我们已经成功地将百分比包含在了我们的数据透视表中。

3. 结论

通过这个例子，我们学习了如何在Pandas的数据透视表中包含百分比。具体步骤包括创建数据透视表和使用applymap方法计算百分比。这些方法可以帮助我们对数据进行更深入的分析。