pandas在group of后对每个组中的值进行排序，并在使用cumsum后获得值的百分比

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组操作。groupby函数将数据按照指定的列或条件进行分组，并返回一个GroupBy对象。在GroupBy对象上，可以使用apply函数对每个组进行操作。

如果要在groupby后对每个组中的值进行排序，可以使用sort_values函数。sort_values函数可以按照指定的列或条件对数据进行排序，并返回排序后的结果。

在排序完成后，可以使用cumsum函数计算每个组中值的累计和，并使用div函数将累计和除以总和，从而获得值的百分比。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对group列进行分组，并对每个组中的value列进行排序
df_sorted = df.groupby('group').apply(lambda x: x.sort_values('value'))

# 计算每个组中值的累计和，并计算百分比
df_sorted['cumulative_sum'] = df_sorted.groupby('group')['value'].cumsum()
df_sorted['percentage'] = df_sorted['cumulative_sum'].div(df_sorted.groupby('group')['value'].transform('sum'))

# 打印结果
print(df_sorted)

这段代码首先创建了一个包含group和value两列的DataFrame对象。然后，使用groupby函数按照group列进行分组，并使用apply函数对每个组中的value列进行排序。接着，使用cumsum函数计算每个组中值的累计和，并使用div函数将累计和除以总和，得到值的百分比。最后，打印排序和计算结果。

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