我有一個看起來像這樣的數據框...... ID Acuity TOTAL_ED_LOS 1 2 423 2 5 52 3 5 535 4 1 87 ...我想生成一個如下所示的表： Acuity Count Median Percentile_25 Percentile_75 % of total 1 234 ... 31% 2 65 ... 8% 3 56 ... 7% 4 345 ... 47% 5 35 ... 5%我已經有代碼可以提供我需要的一切，除了 % of total 列def percentile(n): def percentile_(x): return np.percentile(x, n) percentile_.__name__ = 'percentile_%s' % n return percentile_df_grp = df_merged_v1.groupby(['Acuity'])df_grp['TOTAL_ED_LOS'].agg(['count','median', percentile(25), percentile(75)]).reset_index()有沒有一種有效的方法可以添加總列的百分比？下面的鏈接包含有關如何獲取總數百分比的代碼，但我不確定如何將其應用到我的代碼中。我知道我可以創建兩個表然后合并它們，但我很好奇是否有更簡潔的方法。如何在 Python 中計算 groupby 中的計數和百分比
1 回答
海綿寶寶撒
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這是使用一些 pandas 內置工具的一種方法：
# Set random number seeed and create a dummy datafame with two columns
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({'activity':np.random.choice([*'ABCDE'], 40),
'TOTAL_ED_LDS':np.random.randint(50, 500, 40)})
# Reshape dataframe to get activit per column
# then use the output from describe and transpose
df_out = df.set_index([df.groupby('activity').cumcount(),'activity'])['TOTAL_ED_LDS']\
.unstack().describe().T
#Calculate percent count of total count
df_out['% of Total'] = df_out['count'] / df_out['count'].sum() * 100.
df_out
輸出：
count mean std min 25% 50% 75% max % of Total
activity
A 8.0 213.125000 106.810162 93.0 159.50 200.0 231.75 421.0 20.0
B 10.0 308.200000 116.105125 68.0 240.75 324.5 376.25 461.0 25.0
C 6.0 277.666667 117.188168 114.0 193.25 311.5 352.50 409.0 15.0
D 7.0 370.285714 124.724649 120.0 337.50 407.0 456.00 478.0 17.5
E 9.0 297.000000 160.812002 51.0 233.00 294.0 415.00 488.0 22.5
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