在pandas中创建透视表

有人能帮我创建一个pandas pivot表来获得下面的输出吗

请找到数据框

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使用以下代码：

result = pd.crosstab(index=df['Product line'], columns=df.City,
    values=df['Stocked Unit'], aggfunc=np.sum, normalize='columns')\
    .applymap(lambda x: f'{100 * x:.2f}%').rename_axis(
    columns={'City': None}, index={'Product line': 'Row Labels'})

要点：

• normalize='columns'

  -每列中的值之和为1（100%）

• applymap（…）

  -将分数转换为百分比（带2位小数）

• 重命名_轴（…）

  -清除列索引的名称并重命名行索引

要查看以上每一点的效果，请运行上面的代码，而不使用 进一步的要点

编辑 获取消耗单位与库存单位的百分比 要逐步做到这一点：

对于城市和产品线的每个组合（组），计算 比率（消耗单位之和/库存单位之和）：

根据上述数据帧计算结果作为交叉表：

result = pd.crosstab(index=wrk['Product line'], columns=wrk.City, values=wrk.Ratio,
    aggfunc=np.sum, normalize='columns').applymap(lambda x: f'{100 * x:.2f}%')\
    .rename_axis(columns={'City': None}, index={'Product line': 'Row Labels'})\
    .reset_index()

对于您的源数据（来自您最近的评论），结果是：

               Row Labels Mandalay Naypyitaw  Yangon
0  Electronic accessories   30.00%    59.89%  28.65%
1     Fashion accessories   30.00%     0.00%   0.00%
2      Food and beverages   40.00%     0.00%   0.00%
3       Health and beauty    0.00%     0.00%  25.55%
4      Home and lifestyle    0.00%    40.11%  22.90%
5       Sports and travel    0.00%     0.00%  22.90%

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这能回答你的问题吗？如果您想要百分比，最好将pd.crosstab（）与参数normalize='index'或normalize='columns'一起使用。请以书面形式提供样本数据。请描述产生预期产量的逻辑。我需要消耗单位/库存单位之间的百分比计算。不清楚您想要什么。用消耗单位与库存单位的比率替换库存单位的百分比（我计算的）？还是其他方式？另一个暗示是，这对于另一个问题来说相当重要。并提供数据的文本表示形式。我们没有时间从图片中重写您的数据。城市产品线消费单位库存单位仰光健康与美容74.69 522.83内比都电子配件15.28 76.4仰光家庭与生活方式46.33 324.31仰光健康与美容58.22 465.76仰光体育与旅游86.31 604.17内比都电子配件85.39 597.73仰光电子配件68.84 413.04内比都家居与生活73.56 735.6仰光健康与美容36.26 72.52曼德勒食品与饮料54.84 164.52曼德勒时尚配件14.48 57.92曼德勒电子配件25.51 102.04仰光电子配件46.95 234.75仰光

               Row Labels Mandalay Naypyitaw  Yangon
0  Electronic accessories   30.00%    59.89%  28.65%
1     Fashion accessories   30.00%     0.00%   0.00%
2      Food and beverages   40.00%     0.00%   0.00%
3       Health and beauty    0.00%     0.00%  25.55%
4      Home and lifestyle    0.00%    40.11%  22.90%
5       Sports and travel    0.00%     0.00%  22.90%