Python 如何使用透视表显示多列之间公共值的百分比？

我有6列——每列代表不同的公司。然后，我在6列中有600多行1或0，表示是否将一个零件承包给每个公司（即，列）。这些部分可以在所有公司之间共享（即，每列的值可以为1，这意味着该部分在所有公司之间具有100%的通用性）

如何在excel中直观地表示这一点？我是pivot表的新手，基本上希望分解每一行，看看每个公司之间公共部分的分布情况

我总结了每一行（“总计”列）以及每家公司旁边的点击百分比（“1”）。我想按公司划分哪些通用部件是相对于其他公司的

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'Comp_A'：[1,1,1,0,1]，
“Comp_B”：[1,1,1,1,1,1]，
“Comp_C”：[1,1,1,1,1,1]，
“Comp_D”：[0,1,1,1,0,1]，
“Comp_E”：[1,0,1,1,0,1]，
“Comp_F”：[1,1,0,1,1,0]，
“Sum”：[df.Sum（）]}）

对于6家公司中的每一行，我希望直观地表示找到的1和0的数量。这将告诉我有x个数量的零件在所有公司都是100%通用的，仅在公司B、C和D等

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我对Excel或Python都是开放的。

示例数据帧

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Comp_A':[1,1,1,1,0,1],
                 'Comp_B':[1,1,1,1,1,1],
                 'Comp_C':[1,1,1,1,1,1],
                 'Comp_D':[0,1,1,1,0,1],
                 'Comp_E':[1,0,1,1,0,1],
                 'Comp_F':[1,1,0,1,1,0],
                 })
print(df)

   Comp_A  Comp_B  Comp_C  Comp_D  Comp_E  Comp_F
0       1       1       1       0       1       1
1       1       1       1       1       0       1
2       1       1       1       1       1       0
3       1       1       1       1       1       1
4       0       1       1       0       0       1
5       1       1       1       1       1       0

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使用+：

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输出图像：

percentages_comun=(df.sum(axis=1)/len(df.columns))*100
print(percentages_comun)
0     83.333333
1     83.333333
2     83.333333
3    100.000000
4     50.000000
5     83.333333
dtype: float64

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如您所见，第3行对所有公司都是通用的

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百分比：

percentages_comun=(df.sum(axis=1)/len(df.columns))*100
print(percentages_comun)
0     83.333333
1     83.333333
2     83.333333
3    100.000000
4     50.000000
5     83.333333
dtype: float64

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输出图像：

percentages_comun=(df.sum(axis=1)/len(df.columns))*100
print(percentages_comun)
0     83.333333
1     83.333333
2     83.333333
3    100.000000
4     50.000000
5     83.333333
dtype: float64

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我不确定示例中的df格式是否正确，这是有意的吗？这很好-有没有办法按列分组？CompA-E？是的，在这种情况下，您希望图形或数据框如何？我会打开一个饼图，散点图，基本上显示每个公司如何在零件（1或0）之间共享共性。

percentages_comun.plot(kind='bar')