Python 如何在dask中实现相对频率函数？

我正在尝试使用dask获取类别的计数和相对百分比，在下面的数据集中按标签分组，因此：

label    category      
a        1
a        2
a        3
b        1
b        1
b        2

将成为：

label    category    count     percent
a        1           1         33.33333%  
a        2           1         33.33333%
a        3           1         33.33333%
b        1           2         66.66666%
b        2           1         33.33333%

现在我要做的是四个部分

按['label'，'category']对df进行分组，并将计数作为df1

按标签将结果df1分组，然后对计数求和

将#1与#2合并以获得计数和总数

最后使用count和total计算百分比

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我不熟悉达斯克和熊猫，但我的方法似乎效率不高，所以想知道是否有更快的方法来进行计算。

这就是我能做的。.仍然需要两个步骤

df1=df.groupby(['label','category']).category.count().to_frame(name='count')
df1['percent']=df1.div(df1.groupby(level=0).sum(),level='label')*100

df1
Out[110]: 
                count    percent
label category                  
a     1             1  33.333333
      2             1  33.333333
      3             1  33.333333
b     1             2  66.666667
      2             1  33.333333

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啊，非常感谢，这是我错过的

to_frame

片段@你今天过得好吗