熊貓：創建百分比彙總表

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Third party unique identifier Qsex 
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d1b69bc4cccf0afef66debf4e3f0643e 2 
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7c22b56929378ec2eb3a536b4f4bc4e0 2 
23d8433168c46d57a271a6b979037094 1 
5743b7eec1b018572b6c5b44542a67a5 2 
f176289325aa4a6fa56c0179e9cbd101 1 
c729933ff7db798ae07c59d971f40a70 1 
d12d5fc03f4c03bb85c4b39d29dbfa25 2 
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a0a536482e7b23956210d1cace0b5fb7 1 
c1aef06d15347ef2fbb2a8a3af1d4b85 1 
38ff613c441bf35fa4054eac88ae3cda 1

，我需要得到這樣的

我用

sex = df['Qsex'].value_counts()

和

100. * df.sex.value_counts()/len(df.sex)

百分比。但我無法想象

來源

2016-07-27 ldevyataykina

我不明白你爲什麼會想到，這兩條線得到你的輸出。 – DeepSpace

下面是使用pandas API的答案。

我已經盡我所能建立了函數調用，以便您可以遵循邏輯。答案靈感來自this post。

In [1]: import pandas as pd 

In [3]: data = pd.read_csv('data.csv') 

In [4]: data 
Out[4]: 
     Third party unique identifier Qsex 
0 9ea3e3cb6719f3d336d324c446f486bd  1 
1 d1b69bc4cccf0afef66debf4e3f0643e  2 
2 f574fc585db0cddef88306ef6f32da59  1 
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13 38ff613c441bf35fa4054eac88ae3cda  1 

In [5]: data.groupby('Qsex') 
Out[5]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x111faff98> 

In [6]: data.groupby('Qsex').count() 
Out[6]: 
     Third party unique identifier 
Qsex 
1        10 
2         4 

In [11]: data.groupby('Qsex').count() 
Out[11]: 
     Third party unique identifier 
Qsex 
1        10 
2         4 

In [14]: counts = data.groupby('Qsex').count() 

In [15]: counts['percentage'] = counts['Third party unique identifier'].apply(la 
    ...: mbda x: x/counts['Third party unique identifier'].sum()) 

In [16]: counts 
Out[16]: 
     Third party unique identifier percentage 
Qsex 
1        10 0.714286 
2         4 0.285714 

In [17]: counts['percentage'] = counts['Third party unique identifier'].apply(la 
    ...: mbda x: 100*x/counts['Third party unique identifier'].sum()) 

In [18]: counts 
Out[18]: 
     Third party unique identifier percentage 
Qsex 
1        10 71.428571 
2         4 28.571429

來源

2016-07-27 14:52:49 ericmjl

如何創建這樣的電子表格？我的意思是列的所有名稱 – ldevyataykina

我認爲這裏可能存在一個誤解。 'pandas'旨在幫助您以編程方式在交互式和腳本環境中處理數據。如果您想「創建電子表格」，最好的辦法是使用'pandas' DataFrame對象提供的'.to_csv（'filename.csv'）'功能。我建議看看文檔。 – ericmjl

試試這個：

df["Sex"] = np.where(df["Qsex"] == 1, "Male", "Female") 
df2  = pd.crosstab(df.Sex, df.Qsex, margins=True) 
df3  = np.round(df2[["All"]]/df['Sex'].count()*100,2).rename(columns ={"All" :'%'}) 
pd.concat([df2[["All"]],df3], axis =1) 



    Qsex All  % 
Sex     
Female 4 28.57 
Male  10 71.43 
All  14 100.00

來源

2016-07-27 16:00:41 Merlin

如何重命名列，如在圖像上？並添加頂部面板與'Total'和'N' – ldevyataykina

既然你是出口到Excel，在Excel中做... – Merlin

如果答案有效，請考慮接受它，你也可以upvote。 – Merlin

熊貓：創建百分比彙總表

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