给定一个熊猫系列，它代表一个值的频率，我如何将这些频率转换为百分比？
我在试验kaggle.com泰坦尼克号数据集（泰坦尼克号上每个人的数据），得出了如下性别分类：
df = pd.DataFrame({'sex': ['male'] * 577 + ['female'] * 314})
gender = df.sex.value_counts()
gender
male 577
female 314
我想知道泰坦尼克号上每个性别的百分比。
我的方法略不理想：
from __future__ import division
pcts = gender / gender.sum()
pcts
male 0.647587
female 0.352413
有更好（更地道）的方法吗？
共有3个答案
如果您希望显示百分比，您可以使用@fanfabb回答的value\u计数（normalize=True）。
尽管如此，出于许多目的，您可能希望以百分之一百的百分比来显示它。
可以这样实现：
gender = df.sex.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%'
在这种情况下，我们将结果乘以100，四舍五入到小数点后一位，然后加上百分号。
如果要将计数与百分比合并，可以使用：
c = df.sex.value_counts(dropna=False)
p = df.sex.value_counts(dropna=False, normalize=True)
pd.concat([c,p], axis=1, keys=['counts', '%'])
此函数在pandas中实现，实际上甚至在value_counts（）中也是如此。无需计算：）
只需键入：
df.sex.value_counts(normalize=True)
这正好给出了所需的输出。
请注意，value_counts（）不包括NA值，因此数字加起来可能不等于1。请看这里：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/generated/pandas.Series.value_counts.html （数据帧的一列是一个系列）
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