我有一个数据集df，看起来像这样：
houses price
ranch 300,000
ranch 350,000
ranch 400,000
condo 250,000
condo 275,000
townhome 300,000
我想对“房屋”列中的不同类别进行分组，并显示每个类别的百分比
所需的输出
houses percent
ranch 50%
condo 33%
townhome 16.60%
这就是我在做什么：
percent is part/whole
df1 = df.groupby['houses'].sum() #df1 gives us the sum
percent = df1.['houses']/df1
但是，我并没有保留列式房屋和百分比的任何建议。
您可以使用value_counts并使用normalize参数来计算唯一值：
df['houses'].value_counts(normalize=True) * 100
ranch 50.000000
condo 33.333333
townhome 16.666667
Name: houses, dtype: float64
编辑：转换为DataFrame：
(df['houses'].value_counts(normalize=True) * 100).to_frame()
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