尝试使用Pandas计算百分比并添加新列

Question

我有一个使用groupby创建的pandas数据帧，返回的结果是：

          loan_type
type            
risky      23150
safe       99457

我想创建一个名为pct的列并将其添加到dataframe中我这样做了：

^{pr2}$

结果是：

       loan_type  pct
type                 
risky      23150  NaN
safe       99457  NaN

此时，我不确定我需要做些什么来获得百分比列，请参阅下面的代码，了解我是如何创建整个项目的：

import numpy as np
bad_loans = np.array(club['bad_loans'])

for index, row in enumerate(bad_loans):
    if row == 0:
        bad_loans[index] = 1
    else:
        bad_loans[index] = -1

loans = pd.DataFrame({'loan_type' : bad_loans})
loans['type'] = np.where(loans['loan_type'] == 1, 'safe', 'risky')loans = np.absolute(loans.groupby(['type']).agg({'loan_type': 'sum'}))
total = loans.sum(numeric_only=True)
loans['pct'] = loans.apply(lambda x:x/ total)

Answer 1

存在一个问题，您不想除以值，而是要除以一个值Series，因为没有对齐indexesgetNaNs

我认为最简单的方法是将Seriestotal转换成{}：

total = loans.sum(numeric_only=True)
loans['pct'] = loans.loan_type / total.values

print (loans)
       loan_type       pct
type                      
risky      23150  0.188815
safe       99457  0.811185

或通过索引转换选择[0]-输出为数字：

^{pr2}$