列上的总和和百分比？
我有一个DataFrame这样的：
df：
fruit val1 val2
0 orange 15 3
1 apple 10 13
2 mango 5 5
我如何才能让Pandas仅给我一个累积的总和和百分比列val1？
所需的输出：
df_with_cumsum：
fruit val1 val2 cum_sum cum_perc
0 orange 15 3 15 50.00
1 apple 10 13 25 83.33
2 mango 5 5 30 100.00
我试过了df.cumsum()，但这给了我这个错误：
TypeError：输入类型不支持ufunc’isnan’，并且根据强制转换规则“ safe”，不能将输入安全地强制转换为任何受支持的类型
问题答案：
df['cum_sum'] = df['val1'].cumsum()
df['cum_perc'] = 100*df['cum_sum']/df['val1'].sum()
这会将列添加到中df。如果要复制，df请先复制，然后再对副本执行这些操作。
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我正在使用此数据框： 我想通过名称和水果将其聚合，得到每个名称的水果总数。 我试着按名字和水果分组，但如何得到水果的总数呢。
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问题内容： 为要求和的列创建索引比没有索引快吗？ 问题答案： 抱歉，不清楚您要问什么。 您是否在询问，是否会加快查询速度，例如 是否添加了数量指标？ 如果这是问题，那么答案是否定的。一般而言，当您需要在多行中查找几行时，索引会很有用；这里您需要所有行，因此索引无济于事。 有一个晦涩的例外（这种例外情况适用，因此大多数数据库优化器很少会不介意实施此技巧）。如果您的查询碰巧是 ，其中在foo上有一个索