列中按值表示的pandas百分比
我想在df列中获取特定值的百分比。假设我有一个（fol，col2，col3，性别）的df性别列，其值是M或F。我想获取df中M和F值的百分比。
我已经尝试过了，这给了我M和F实例的数量，但是我想要这些作为df中值总数的百分比。
df.groupby('gender').size()
有人可以帮忙吗？
问题答案：
使用value_counts有normalize=True：
df['gender'].value_counts(normalize=True) * 100
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我有一个这样的数据框： 看起来像这样： 我的目标是对列和中具有相同值的行进行分组，并以如下方式合并列的内容： 如您所见，列和中具有相同项的行将被合并，而如果至少有一行不同，它们将保持原样。我的想法是使用和函数，如下所示： 但是Python返回错误消息： 你能告诉我我的代码有什么问题吗？为了实现我的目标，我应该写些什么？ 注意：我不关心可以丢弃的列会发生什么。
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问题内容： 假设我有一个这样的列表： 我如何最优雅地将其分组以在Python中获得此列表输出： 因此，这些值按次值分组，但顺序保留下来。 问题答案：
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问题内容： 我有一个关于将数据框列中的列表分成多行的问题。 假设我有这个数据框： 我想要数字的每个单一组合，因此最终结果将是： 因为现在我得到以下结果： 为了得到上面的结果，我做了： 问题答案： 与斯科特·波士顿（Scott Boston）的建议类似，我建议您分别展开各列，然后将它们合并在一起。 例如，对于“职位”： 并且，一起：
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问题内容： 给定这样的假设查询： 并有一个类似于下面的表格： 所需结果： 有什么方法可以使用GROUP BY和LIKE语句（LIKE“ silver”，LIKE“ gold”，LIKE“ platinum”等）对这些条目进行分组？ 问题答案： 您可以使用： 某些数据库允许您在中使用列别名。
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如何将这列列表拆分为两列？ 期望的结果：
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本文向大家介绍Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)，包括了Pandas实现DataFrame按行求百分数(比例数)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 简述 Motivation 一般来说，每个部分的内容数量是较为容易获取的，但比例（百分数）这样的数据是二次数据，这样的操作很常见 比例的信息相比于纯粹的数字更体现的整体体系的内部变化迁移的过程 Contribution 给了