获取基于另一列pands python的分组值的百分比

获取基于另一列pandas python的分组值的百分比，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用pandas库读取数据并创建一个DataFrame对象，假设为df。
2. 使用groupby()函数将DataFrame对象按照需要分组的列进行分组，假设为group_col。
3. 使用agg()函数对分组后的数据进行聚合操作，计算每个分组的总数，假设为total_col。
4. 使用transform()函数将每个分组的总数与原始数据进行匹配，生成一个新的列，假设为percentage_col。
5. 计算每个分组值在总数中的百分比，即将percentage_col除以total_col并乘以100。
6. 最后，将结果保存在新的列中，可以命名为percentage_col。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照需要分组的列进行分组
grouped = df.groupby('group_col')

# 计算每个分组的总数
total = grouped['total_col'].transform('sum')

# 计算每个分组值在总数中的百分比
percentage = df['total_col'] / total * 100

# 将结果保存在新的列中
df['percentage_col'] = percentage

在这个示例中，我们假设要根据列名为'group_col'的列进行分组，计算每个分组的总数，然后计算每个分组值在总数中的百分比，并将结果保存在名为'percentage_col'的新列中。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因数据结构和需求而有所不同。根据实际情况，你可能需要调整代码以适应你的数据和需求。