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如何根据其他DF列的分组和值获取DF列的相对百分比

根据其他DF列的分组和值获取DF列的相对百分比，可以通过以下步骤实现：

  1. 首先，根据需要的分组列和值列，使用pandas库的groupby函数对数据进行分组。例如，假设需要根据列A进行分组，并计算列B的相对百分比，则可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
grouped_df = df.groupby('A')['B']
  1. 接下来，可以使用transform函数计算每个分组中列B的相对百分比。相对百分比可以通过将每个值除以该分组的总和来计算。例如，可以使用以下代码计算相对百分比：
代码语言：txt
复制
df['Relative_Percentage'] = grouped_df.transform(lambda x: x / x.sum() * 100)
  1. 最后，得到的结果将保存在新的列"Relative_Percentage"中，该列包含了根据其他DF列的分组和值计算得到的相对百分比。

这种方法可以帮助我们根据其他DF列的分组和值获取DF列的相对百分比。在实际应用中，可以根据具体需求进行调整和扩展。

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相关搜索:pandas df按多列分组的百分比计数使用其他df过滤df的列可以使用"or“和" and”根据df中的列值选择行吗？如何将df的列改为df的索引？如何根据其他列替换特定DF列中的值如何根据另一个df双列值设置df列值根据df中不同列的其他变量创建新变量根据不同的列值删除Pandas中的DF行根据不带isin的其他df的列过滤数据帧()根据其他列中的值向df添加新列
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