Python：如何在其他类别之间分配“杂项”总计

Question

我正在用Python构建一个报告，以自动化我们目前在Excel中进行的许多手动转换。我能够提取数据并对其进行透视，从而得到类似这样的结果

^{tb1}$

是否可以按比例将每个日期的杂项总额除以其他类别？因此，我将以下面的内容结束

^{tb2}$

我能想到的唯一方法是将杂项值拆分到它们自己的表中，计算出其他类别的比率，然后将杂项*比率添加到每个类别值中，但我只是想知道是否有一个函数可以用来压缩这方面的工作

谢谢

Answer 1

我认为你的解决方案一针见血。但是，它可能已经相当密集：

>>> cat = df.filter(regex='Category')
>>> df.update(cat + cat.mul(df['Misc'] / cat.sum(axis=1), axis=0))
>>> df.drop(columns=['Misc'])
       Date  Category 1  Category 2  Category 3
0  01/01/21        44.0        33.0        33.0
1  02/01/21        36.0        24.0        60.0

cat.mul(df['Misc'] / cat.sum(axis=1), axis=0)获取每行重新分配的杂项值，因为将每个值乘以misc并除以行总数.mul()允许在指定沿着哪个轴进行乘法的同时，其余的是关于拥有正确的列