groupbyを適用したデータセットに、新しい列を追加したい

【前提】

#今回扱う顧客データ（仮）
df = target_online_retail_data_tb

#同じCustomerIDを持つデータに対して、購買価格の和を求める
df1 = df[['CustomerID', 'TotalPrice']].groupby('CustomerID').sum().reset_index()

#降順にする
df2 = df1.sort_values('TotalPrice', ascending = False)

#降順にしたデータを4等分する
df3 = pd.qcut(df2['TotalPrice'], 4, duplicates = 'drop') 

#等分したそれぞれのデータに対して、購買金額の和を求める
df4 = df2.groupby(df3)['TotalPrice'].sum()

顧客情報（仮）が入ったデータを読み込み、合計購買金額（'TotalPrice'）を降順に設定。
合計購買金額の降順に並んだ購買者をn等分するために、groupbyを利用しました。
今回はn=4で行った所、以下の結果を得ることが出来ました。

TotalPrice
(-0.001, 307.245]        194130.090
(307.245, 674.45]        503836.852
(674.45, 1661.64]       1161895.311
(1661.64, 280206.02]    7051545.651
Name: TotalPrice, dtype: float64

【質問内容】
ここで質問させて頂きたいことがあります。

①等分したそれぞれのグループの購買金額の和（上のコードの最右列）が「データ全体の合計金額の何％を占めているか」が知りたいです。
→（その割合を上のコード結果の右側に追加したい）

そのためには、一度上のコードをDataFrame型に戻す作業が必要になるのでしょうか？
それともpandasの関数やらを使用して、そのまま求めることが出来ますか？

※DataFrame型をはじめとして、コードの型について未だ浅学です。質問自体がおかしい場合は、その旨を言って頂けると助かります。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

Python
1import pandas as pd
2import numpy as np
3
4#今回扱う顧客データ（仮）
5#df = target_online_retail_data_tb
6df = pd.DataFrame({
7  'CustomerID': np.random.randint(1, 10, 100),
8  'TotalPrice': np.random.randint(1, 10000, 100)
9})
10
11#同じCustomerIDを持つデータに対して、購買価格の和を求める
12df1 = df[['CustomerID', 'TotalPrice']].groupby('CustomerID').sum().reset_index()
13
14#降順にする
15df2 = df1.sort_values('TotalPrice', ascending = False)
16
17#降順にしたデータを4等分する
18df3 = pd.qcut(df2['TotalPrice'], 4, duplicates = 'drop') 
19
20#等分したそれぞれのデータに対して、購買金額の和を求める
21df4 = df2.groupby(df3)['TotalPrice'].sum().to_frame()
22df4['Ratio(%)'] = (df4['TotalPrice'] * 100 / df['TotalPrice'].sum()).round(2)
23
24print(df4)
25
26#
27                      TotalPrice  Ratio(%)
28TotalPrice                                
29(27262.999, 45250.0]      111016     22.49
30(45250.0, 54139.0]        102238     20.72
31(54139.0, 67657.0]        127782     25.89
32(67657.0, 82480.0]        152501     30.90