{"id":2922,"date":"2023-07-20T02:00:47","date_gmt":"2023-07-20T02:00:47","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/gruppe-von-pandas-nach-prozentsatz\/"},"modified":"2023-07-20T02:00:47","modified_gmt":"2023-07-20T02:00:47","slug":"gruppe-von-pandas-nach-prozentsatz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/gruppe-von-pandas-nach-prozentsatz\/","title":{"rendered":"Pandas: so berechnen sie den prozentsatz der gesamtmenge innerhalb einer gruppe"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den Prozentsatz einer Gesamtsumme innerhalb von Panda-Gruppen zu berechnen:<\/span><\/p>\n

 df[' values_var<\/span> '] \/ df. groupby<\/span> (' group_var<\/span> ')[' values_var<\/span> ']. transform<\/span> (' sum<\/span> ')<\/strong>\n<\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Berechnen Sie den Prozentsatz der Gesamtsumme innerhalb der Gruppe<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von Basketballspielern verschiedener Teams erzielten Punkte anzeigt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' points<\/span> ': [12, 29, 34, 14, 10, 11, 7, 36, 34, 22]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points\n0 to 12\n1 to 29\n2 to 34\n3 to 14\n4 to 10\n5 B 11\n6 B 7\n7 B 36\n8 B 34\n9 B 22\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine neue Spalte im DataFrame zu erstellen, die den Prozentsatz der insgesamt erzielten Punkte, gruppiert nach Team, anzeigt:<\/span><\/p>\n
 #calculate percentage of total points scored grouped by team\ndf[' team_percent<\/span> '] = df[' points<\/span> '] \/ df. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' points<\/span> ']. transform<\/span> (' sum<\/span> ')\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n  team points team_percent\n0 A 12 0.121212\n1 A 29 0.292929\n2 A 34 0.343434\n3 A 14 0.141414\n4 A 10 0.101010\n5 B 11 0.100000\n6 B 7 0.063636\n7 B 36 0.327273\n8 B 34 0.309091\n9 B 22 0.200000<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die Spalte team_percent<\/strong> gibt den Prozentsatz der Gesamtpunkte an, die dieser Spieler in seinem Team erzielt hat.<\/span><\/span><\/p>\n
 Beispielsweise erzielten die Spieler von Team A insgesamt 99<\/strong> Punkte.<\/span><\/p>\n
 Der Spieler in der ersten Reihe des DataFrame, der 12<\/strong> Punkte erzielte, erzielte also insgesamt 12\/99 = 12,12 %<\/strong> der Gesamtpunktzahl von Team A.<\/span><\/p>\n
 Ebenso erzielte der Spieler in der zweiten Reihe des DataFrame, der 29<\/strong> Punkte erzielte, insgesamt 29\/99 = 29,29 %<\/strong> der Gesamtpunktzahl von Team A.<\/span><\/p>\n
 Und so weiter.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur GroupBy-<\/strong> Funktion finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So berechnen Sie die kumulative Summe pro Gruppe<\/a>
 Pandas: So z\u00e4hlen Sie eindeutige Werte nach Gruppen<\/a>
 Pandas: So berechnen Sie den Modus nach Gruppe<\/a>
 Pandas: So berechnen Sie die Korrelation nach Gruppen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den Prozentsatz einer Gesamtsumme innerhalb von Panda-Gruppen zu berechnen: df[‚ values_var ‚] \/ df. groupby (‚ group_var ‚)[‚ values_var ‚]. transform (‚ sum ‚) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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