パンダ：GROUPBYインデックスと、関数

Question

を使用してデータフレームを埋め、私はこのようなものですデータフレームを持っている：

df = pd.DataFrame({'pop1': ['1000', '2000','3000','4000'], 
        'pop2': ['2000', '3000','2000','2000']}, 
        index=['female','female','male','male']) 

どのように私は与えられた中で、総人口の割合を与える2 * 2のデータフレームを作成することができます特定の性別（2行）の年（2列）？

Answer 1

最初sumによってdivによってsumと除算を集約してgroupby、その後、astypeによりintにstringをキャストする必要があります。最終複数100：

df = df.astype(int) 

a = df.groupby(level=0).sum() 
print (a) 
     pop1 pop2 
female 3000 5000 
male 7000 4000 

b = df.sum() 
print (b) 
pop1 10000 
pop2  9000 
dtype: int64 

print (a.div(b).mul(100)) 
     pop1  pop2 
female 30.0 55.555556 
male 70.0 44.444444 

それは同じである：ここでは

df = df.astype(int) 
print (df.groupby(level=0).sum().div(df.sum()).mul(100)) 
     pop1  pop2 
female 30.0 55.555556 
male 70.0 44.444444 

Answer 2

は1つのライナーです：

(df.astype(int)/df.astype(int).sum()).groupby(level=0).sum() * 100 

すでに整数を扱っている場合、それは少しきれいです

df = df.astype(int) 
(df/df.sum()).groupby(level=0).sum() * 100 

P utを単語に変換すると、データを整数に変換した後、それぞれの数値を関連する母集団の合計サイズで除算し、各ジェンダーの重みを合計した後、100を掛けて結果をパーセンテージのように見せます。

Answer 3

v = df.values.astype(int) 
pd.DataFrame(
    v/v.sum(0) * 100, df.index, df.columns 
).groupby(level=0).sum()