为groupby中的每个子集查找每列中非空值的百分比

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。例如，如果我们有一个名为"category"的列，我们可以使用groupby("category")将数据按照"category"列进行分组。
2. 对于每个分组，可以使用count函数计算每列中的非空值数量。count函数会自动忽略空值。例如，如果我们有一个名为"column1"的列，我们可以使用count函数计算该列中的非空值数量。
3. 接下来，可以使用sum函数计算每列中的总值数量。sum函数会将True解释为1，False解释为0。例如，如果我们有一个名为"column2"的列，我们可以使用sum函数计算该列中的总值数量。
4. 最后，可以将非空值数量除以总值数量，并乘以100，得到每列中非空值的百分比。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为data的DataFrame，包含"category"、"column1"和"column2"三列数据

# 使用groupby函数按照"category"列进行分组
grouped_data = data.groupby("category")

# 遍历每个分组
for name, group in grouped_data:
    # 计算每列中的非空值数量
    non_null_count = group.count()
    
    # 计算每列中的总值数量
    total_count = group.sum()
    
    # 计算每列中非空值的百分比
    percentage = non_null_count / total_count * 100
    
    # 打印结果
    print("Group:", name)
    print(percentage)

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