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Pandas计算基于行的百分比

Pandas是一种基于Python的开源数据处理和分析工具。它提供了快速、灵活且简单易用的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得更加高效。

在Pandas中，计算基于行的百分比可以使用apply方法结合axis=1参数来实现。具体步骤如下：

首先，导入Pandas库并创建一个包含需要计算百分比的数据的DataFrame对象。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，定义一个函数来计算每一行的百分比，并将其应用到DataFrame的每一行。

def calculate_percentage(row):
    total = row['A'] + row['B']
    percentage_A = row['A'] / total * 100
    percentage_B = row['B'] / total * 100
    return pd.Series([percentage_A, percentage_B], index=['Percentage A', 'Percentage B'])

df[['Percentage A', 'Percentage B']] = df.apply(calculate_percentage, axis=1)

在上述代码中，calculate_percentage函数接受一个包含'A'和'B'两列的行作为输入，计算每一列的百分比，并返回一个包含两个百分比值的Series对象。然后，apply方法将calculate_percentage函数应用到DataFrame的每一行，axis=1参数表示按行操作。

最后，可以打印出计算结果。

print(df)

输出结果如下：

   A   B  Percentage A  Percentage B
0  1   6     14.285714     85.714286
1  2   7     22.222222     77.777778
2  3   8     27.272727     72.727273
3  4   9     30.769231     69.230769
4  5  10     33.333333     66.666667

以上就是使用Pandas计算基于行的百分比的完整步骤。通过apply方法结合自定义函数，我们可以很方便地对DataFrame的每一行进行百分比计算。

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