Python 然后每月根据列中的字符串小计计数

我希望每月完成的交易占总交易的百分比。以前，我的数据仅为一个月，由以下人员解决：

total_trades = df['state'].count()
RFQ_Hit_Rate = done_trades / total_trades
RFQ_Hit_Rate = round(RFQ_Hit_Rate, 6)

现在有12个月的数据，所以我需要更新代码。新数据

dfHit_Rate_All = df[['Year_Month','state']].copy()
dfHit_Rate_All = dfHit_Rate_All.groupby(['Year_Month','state']).size().reset_index(name='count')

  Year_Month    state           Counts  
     2017-11    Customer Reject  1  
     2017-11    Customer Timeout 2  
     2017-11    Dealer Reject    3  
     2017-12    Dealer Timeout   4  
     2017-12    Done             5  
     2017-12    Done             6  
     2018-01    Tied Covered     7  
     2018-01    Tied Done        8  
     2018-01    Tied Traded Away 9  
     2018-02    Traded Away      10 
     2018-02    Done             11 
     2018-02    Customer Reject  12 

对于每个月，找出总交易、总完成交易并计算比率。注意，任何带有“Done”的字符串都是已完成的交易，即[df['state'].str.contains（'Done'）：

我认为需要使用元组聚合-使用聚合函数的新列名：

agg = [('Total_state_count_Done',lambda x: x.str.contains('Done').sum()), 
       ('Total_state_count', 'size')]
df = df.groupby('Year_Month')['state'].agg(agg)

对于新列，除以并乘以

100

：

df['Done_To_Total_Ratio'] = df['Total_state_count_Done'].div(df['Total_state_count']).mul(100)

print (df)
            Total_state_count_Done  Total_state_count  Done_To_Total_Ratio
Year_Month                                                                
2017-11                          0                  3             0.000000
2017-12                          2                  3            66.666667
2018-01                          1                  3            33.333333
2018-02                          1                  3            33.333333

如果需要将最后一列转换为整数并添加百分比：

df['Done_To_Total_Ratio'] = (df['Total_state_count_Done']
                                  .div(df['Total_state_count'])
                                  .mul(100)
                                  .astype(int)
                                  .astype(str)
                                  .add('%'))

print (df)
            Total_state_count_Done  Total_state_count Done_To_Total_Ratio
Year_Month                                                               
2017-11                          0                  3                  0%
2017-12                          2                  3                 66%
2018-01                          1                  3                 33%
2018-02                          1                  3                 33%

---

快速提问，如果我想让66%变为66.325%，即3 d.p？请尝试将

.astype（int）

更改为

.round（3）

df['Done_To_Total_Ratio'] = (df['Total_state_count_Done']
                                  .div(df['Total_state_count'])
                                  .mul(100)
                                  .astype(int)
                                  .astype(str)
                                  .add('%'))

print (df)
            Total_state_count_Done  Total_state_count Done_To_Total_Ratio
Year_Month                                                               
2017-11                          0                  3                  0%
2017-12                          2                  3                 66%
2018-01                          1                  3                 33%
2018-02                          1                  3                 33%