Python 合計/それぞれの値で新しい列を作成 pandas

Question

【実行したいこと】
1.エクセルをImport
2.データの整理
3.整理後にそれぞれBの行の値/B列の合計値でShareの列を追加したい。→ここがわからない
4.Shareの列の数字を％表示

【エラー部分】
結果の合計が１００％にならない

実際のコード

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("test.csv", index_col=1)
grp = df.groupby('Time period').sum()
grp['Share'] = grp['B'] / grp['B'].sum()
grp.head()

【エクセル例】

列1	列2	列3
A	B	C
11-Feb-2020 00:00	100	10
12-Feb-2020 00:00	100	10
13-Feb-2020 00:00	100	10
11-Feb-2020 00:00	100	10
12-Feb-2020 00:00	100	10
13-Feb-2020 00:00	100	10

【欲しい結果】
|列1|列2|列3|列４|
|:--|:--:|--:|
|A|B|C|Share
11-Feb-2020 00:00|200|20|57%
12-Feb-2020 00:00|100|20|28%
13-Feb-2020 00:00|50|25|14%

Answer 1

以下のようになると思います。

1. 列を指定してグルーピング df.groupby("A")
2. transform("sum") でグループごとに合計を計算し、元の DataFrame に合わせる
3. B 列をグループごとの合計で割ることでグループごとの割合を算出
4. %表記にしたければ、float を文字列にフォーマット

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("sample.csv")
# グループごとに割合を計算
df["Share"] = df["B"] / df.groupby("A").transform("sum")["B"]
# % 表記に変更
df["Share"] = df["Share"].map(lambda x: '{:.2%}'.format(x))
print(df)
#                    A    B   C   Share
# 0  11-Feb-2020 00:00  100  10  18.83%
# 1  12-Feb-2020 00:00   12  22  36.36%
# 2  13-Feb-2020 00:00   45  10  31.03%
# 3  11-Feb-2020 00:00  431  33  81.17%
# 4  12-Feb-2020 00:00   21  12  63.64%
# 5  13-Feb-2020 00:00  100  10  68.97%

追記

単にグループごとの割合を見たいのであれば以下

df2 = df.groupby("A").sum()["B"] / df["B"].sum()
print(df2)
# A
# 11-Feb-2020 00:00    0.748942
# 12-Feb-2020 00:00    0.046544
# 13-Feb-2020 00:00    0.204513
# Name: B, dtype: float64

Comments

[pon244]

grp = df.groupby('A').sum()

'df.groupby("A").sum()["B"] / df["B"].sum()'
上記の部分を
grp['Share'] = grp["B"] / grp["Spend"].sum()
or
grp['Share'] = grp["B"] / df["Spend"].sum()

でやっても合計が100%になりません、、、

[pon244]

すいません！
grp.head()で全表示できていませんでした！
できました！
ありがとうございます！