在pandas透视图中以列总数的百分比显示值

在pandas透视图中，可以使用pivot_table函数来创建透视表，并通过设置aggfunc参数为len来计算每个列值的数量。然后，可以使用apply函数将每个值除以总数，得到每个值的百分比。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建透视表，并计算每个值的数量
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', aggfunc=len)

# 计算每个值的百分比
total = pivot_table.sum()
percentage = pivot_table.apply(lambda x: x / total * 100)

print(percentage)

输出结果为：

          Value
Category       
A          40.0
B          40.0
C          20.0

在这个例子中，透视表根据"Category"列进行分组，并计算每个组中"Value"列的数量。然后，通过将每个值除以总数，得到每个值的百分比。最后，输出了每个类别的百分比值。

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