Python 跨dataframe'；熊猫'；

我有一个如下所述的数据框架，如何才能得到对不同“组织”的总体业务贡献至少30%的“类别”。我尝试了下面的查询，但没有成功

Organization_category_df = df.loc[(df['Year 2014-15']) >= 0.3 * (df['Category'] == 'Total Business')]

---

My bad我无法添加表，无论如何，我创建了一个html表，至少在复制数据时应该会有帮助。

2014-2015年
类别
组织机构
35000
笔记本电脑
xyz
25000
药片
xyz
40000
可移动的
xyz
100000
总业务
xyz
23000
笔记本电脑
pqr
10000
药片
pqr
15000
可移动的
pqr
48000
总业务
pqr

IIUC，带有小计的行（“总业务”）使事情变得复杂。很容易创建一个过滤器来过滤掉这些，然后您可以使用来过滤您的

DataFrame

如果需要，您可以使用和重新插入“Total Business”行：

[外]

并重新添加“总业务”：

df_filtered = pd.concat([df_filtered, df[mask]]).sort_index()

[外]

在这里，df.groupby（'category'）['Year 2014-15'].sum（）将按类别对整个组织的业务进行汇总。您可以计算val，它将占整个业务的30%，而整个命令将为您提供构成val以上的类别

30%的业务作为整体或每个组织30%的业务存在差异，这将决定val值

(df['category'].unique())[df.groupby('category')['Year 2014-15'].sum() > val ]

---

. 请以文本形式重新发布很糟糕，我无法添加表格，无论如何，我创建了一个html表格，至少对复制数据有帮助。我能知道您在代码“df_filtered=df_filtered[df_filtered.groupby（'Organization'）['Year 2014-15'].transform（lambda x:x/x.sum（））.ge（0.3）]中考虑“总体业务”在哪里吗，在

transform

方法中

x.sum（）

是每个组织的“2014-15年”总和。因此，对于

'xyz'

和

'pqr'

df_filtered = pd.concat([df_filtered, df[mask]]).sort_index()

   Year 2014-15        Category Organization
0         35000          laptop          xyz
2         40000          mobile          xyz
3        100000  Total Business          xyz
4         23000          laptop          pqr
6         15000          mobile          pqr
7         48000  Total Business          pqr

(df['category'].unique())[df.groupby('category')['Year 2014-15'].sum() > val ]