pandas df按多列分组的百分比计数

pandas是Python中一个强大的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。在pandas中，可以使用DataFrame（df）对象来表示和操作数据。

要按多列分组并计算百分比计数，可以使用pandas的groupby函数结合value_counts和transform函数来实现。

首先，使用groupby函数按多列进行分组。可以传入一个包含多个列名的列表作为groupby函数的参数，例如：

grouped = df.groupby(['列名1', '列名2'])

然后，使用value_counts函数对分组后的数据进行计数。可以将value_counts函数应用于分组对象的某一列，例如：

counted = grouped['某一列'].value_counts()

接下来，使用transform函数将计数结果转换为百分比。可以将transform函数应用于分组对象的某一列，然后使用div函数将计数结果除以总数，例如：

percentage = counted.groupby(level=0).transform(lambda x: x / x.sum())

最后，将百分比计数结果添加到原始DataFrame中，可以使用assign函数将结果赋值给一个新列，例如：

df = df.assign(百分比计数=percentage)

这样，就可以得到按多列分组的百分比计数结果。

pandas的优势在于其简洁而强大的API，可以方便地进行数据处理和分析。它适用于各种数据分析场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。腾讯云提供了云服务器、云数据库、云存储等多种产品，可以满足不同场景下的数据处理和分析需求。

更多关于pandas的信息和使用方法，可以参考腾讯云的文档： pandas官方文档 pandas API文档