Python 使用pandas筛选并查找总计数和百分比

这就是我的数据表的样子

我必须按域筛选，然后找到“课程1完成”状态，如 1.完成百分比 2.未完成项目的百分比 3.不需要的百分比等

并使用plotly将其绘制为嵌套条形图

我尝试使用for循环并尝试了上面的场景，但是我无法实现它，我不确定我会错在哪里

仅打印“域A”的详细信息，而不打印其余信息

我的代码：

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.graph_objs import Pie, Layout,Figure
import plotly.offline as py
df = pd.read_excel('data/master.xlsx',sheet_name=1)
ds = df['Course1 completion']
df['Domain'].fillna('No Specific Domain',inplace=True)
df['Course1 completion'].fillna('Not Applicable',inplace=True)
portfolios=df['Domain'].unique().tolist()
print(portfolios)


for portfolio in portfolios:
    df=df[df['Domain']==portfolio]
    ds=df['Course1 completion']
    count = ds.value_counts()
    status = ds.value_counts(normalize=True).mul(100).round(2)
    print('Status of portfolio : '+portfolio)
    print(status)
    print()
    print('*********************************************')

我的输出：

import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.graph_objs import Pie, Layout,Figure
import plotly.offline as py
df = pd.read_excel('data/master.xlsx',sheet_name=1)
ds = df['Course1 completion']
df['Domain'].fillna('No Specific Domain',inplace=True)
df['Course1 completion'].fillna('Not Applicable',inplace=True)
portfolios=df['Domain'].unique().tolist()
print(portfolios)


for portfolio in portfolios:
    df=df[df['Domain']==portfolio]
    ds=df['Course1 completion']
    count = ds.value_counts()
    status = ds.value_counts(normalize=True).mul(100).round(2)
    print('Status of portfolio : '+portfolio)
    print(status)
    print()
    print('*********************************************')

---

非常感谢您对此提供的任何帮助。谢谢

在语句

df=df[df['Domain']==portfolio]

中，除了第一次搜索之外，每次迭代都会搜索其他显然不再存在的域。 做一些类似于：

for portfolio in portfolios:
    df_temp=df.loc[df['Domain']==portfolio].copy()
    ds=df_temp['Course1 completion']
    count = ds.value_counts()
    status = ds.value_counts(normalize=True).mul(100).round(2)
    print('Status of portfolio : '+portfolio)
    print(status)
    print()
    print('*********************************************')
    del df_temp

代码

df_temp=df.loc[df['Domain']==portfolio].copy（）

将允许您创建由

Domain

过滤的数据帧的深度副本，并根据需要打印状态。每次迭代，您都要过滤掉正确的

域

，您将能够打印每个状态。

---

代码

del df_temp

将在每次临时数据帧时删除，您不会覆盖每个循环，并且在

for

的

结束时，您将不再需要它。
谢谢先生！我也从你的回答中学到了什么。再次感谢！