pandas groupby：合計の割合を計算する方法は？

Question

グループの合計の％を示す列を計算するにはどうすればよいですか？それを行うには

一つの方法は、この例の最後の行のように、gorupby後に手動で計算することです：

import numpy as np 
import pandas as pd 
df= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(10,4)), columns=['a','b','c','d']) 
g = df.groupby('a').agg({'b':['sum','mean'], 'c':['sum'], 'd':['sum']}) 
g.columns = g.columns.map('_'.join) 
g['b %']=g['b_sum']/g['b_sum'].sum() 

はしかし、私の実際のデータに私はより多くの列を持っている、と私は思います合計の直後に％が必要なので、この方法では列の順序を手動で変更する必要があります。

％を合計の直後の列にするためのより直接的な方法はありますか？私のグループのすべてのグループでは、異なる集計関数を異なる列（xの合計と平均、yの最小値など）に適用するため、agg（）などが必要であることに注意してください。

ありがとうございます！

Answer 1

私は%にreplace列名、あなたがaggでlambda functionが必要だと思うし、：

np.random.seed(78) 
df= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(10,4)), columns=['a','b','c','d']) 

g =(df.groupby('a') 
     .agg({'b':['sum',lambda x: x.sum()/ df['b'].sum(),'mean'], 
      'c':['sum'], 
      'd':['sum']})) 
g.columns = g.columns.map('_'.join).str.replace('<lambda>','%') 

print (g) 

    d_sum c_sum b_sum  b_% b_mean 
a          
5  25  24  24 0.387097  6 
6  11  11  14 0.225806  7 
7  22  23  24 0.387097  6