{"id":4249,"date":"2023-07-12T13:03:26","date_gmt":"2023-07-12T13:03:26","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/prozentsatz-der-pandas-pivot-tabelle\/"},"modified":"2023-07-12T13:03:26","modified_gmt":"2023-07-12T13:03:26","slug":"prozentsatz-der-pandas-pivot-tabelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/prozentsatz-der-pandas-pivot-tabelle\/","title":{"rendered":"Pandas: so erstellen sie eine pivottable mit prozents\u00e4tzen"},"content":{"rendered":"

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Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um einer Pivot-Tabelle in Pandas eine Spalte hinzuzuf\u00fcgen, die den Prozentsatz der Gesamtsumme f\u00fcr eine bestimmte Spalte anzeigt:<\/span><\/p>\n

 my_table[' % points<\/span> '] = (my_table[' points<\/span> ']\/my_table[' points<\/span> ']. sum<\/span> ())* 100\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Diese spezielle Syntax f\u00fcgt einer Pivot-Tabelle namens my_table<\/strong> eine neue Spalte namens % Punkte<\/strong> hinzu, die den Prozentsatz der Gesamtwerte in der Punktespalte<\/strong> anzeigt.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Erstellen Sie eine Pandas-PivotTable mit Prozents\u00e4tzen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die Anzahl der von verschiedenen Basketballspielern erzielten Punkte anzeigt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' position<\/span> ': ['Guard', 'Guard', 'Forward', 'Forward',\n                                'Guard', 'Guard', 'Forward', 'Forward'],\n                   ' points<\/span> ': [22, 30, 14, 15, 19, 30, 23, 20]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team position points\n0 A Guard 22\n1A Guard 30\n2 A Forward 14\n3 A Forward 15\n4 B Guard 19\n5 B Guard 30\n6 B Forward 23\n7 B Forward 20\n<\/strong><\/pre>\n
 Mit der Funktion \u201epivot_table()\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir eine Pivot-Tabelle erstellen, die die Summe der Punkte nach Team und Position anzeigt:<\/span><\/p>\n
 #create pivot table to calculate sum of points by team and position\n<\/span>my_table = pd. pivot_table<\/span> (df, index=[' team<\/span> ', ' position<\/span> '], aggfunc=' sum<\/span> ')\n\n#view pivot table\n<\/span>print<\/span> (my_table)\n\n               points\nteam position        \nA Forward 29\n     Guard 52\nB Forward 43\n     Guard 49\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n