Python 将Groupby之后的两个Dataframe列除以顺序时间

我用20年的数据工作。现在重要的列是年、月、NUM1和NUM2。如何获得NUM1/NUM2的每月百分比

YEAR | MONTH | NUM1 | NUM2 |
------------------------------
2000 |  6    |  60  | 100  |
2000 |  6    |  55  | 100  |
2000 |  2    | 80    | 160 |

to

YEAR | MONTH | NUM1 | NUM2 |  PCT  |
-------------------------------------
2000 |  2    | 80    | 160 |  50   |
2000 |  6    |  60  | 100  |  57.5 |
2000 |  6    |  55  | 100  |  57.5 |

我想做的是

df2 = df.groupby(['YEAR', 'MONTH'], as_index=False)
df2['PCT'] = df2['NUM1']/df2['NUM2']

但是，我得到了

TypeError:/：'DataFrameGroupBy'和'DataFrameGroupBy'不支持的操作数类型

---

当我运行

type（df2）

时，它返回

pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy

。我做错了什么？我怎样才能解决这个问题？按时间顺序对数据排序，然后划分为列应该非常简单。

您应该添加

transform

g = df.groupby(['YEAR', 'MONTH'])
df['PCT']=g.NUM1.transform('sum')/g.NUM2.transform('sum')*100
df
   YEAR  MONTH  NUM1  NUM2   PCT
0  2000      6    60   100  57.5
1  2000      6    55   100  57.5
2  2000      2    80   160  50.0

您没有定义要在列上执行的操作 希望这能回答您的疑问

相关链接-

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'YEAR': [2000, 2001, 2000, 2000],
                   'MONTH': [2, 4, 6, 2],
                   'sales': [2000, 2001, 2000, 2003],
                   'price': [2020, 2200, 20020, 20023]})

#df.head()

#data.groupby('month', as_index=False).agg({"duration": "sum"})

state_office = df.groupby(['YEAR', 'MONTH']).agg({'sales':"sum","price":"sum"})

state_office['PCT'] = (state_office['sales']/state_office['price']).mul(100)
state_office.head()