数据分析时，我们常常需要对数据进行分组并计算占比，这不仅能帮助我们更直观地理解数据分布，还能为决策提供有力支持。今天就来聊聊如何用Pandas实现这一功能！
首先，确保你的数据已经加载到DataFrame中，比如 `df`。假设你有一个包含销售数据的表格，其中有一列是地区（Region），另一列是销售额（Sales）。如果你想知道每个地区的销售额占总销售额的比例，可以这样做：
```python
计算每个地区的销售额占比
df['Sales_Ratio'] = df.groupby('Region')['Sales'].transform(lambda x: x / x.sum())
```
这样，每一行都会新增一列 `Sales_Ratio`，表示该行对应的销售额占该地区总销售额的比例。如果想进一步简化结果，只展示各地区的占比，可以直接使用 `groupby` 和 `agg` 方法：
```python
region_ratio = df.groupby('Region')['Sales'].sum().reset_index(name='Total_Sales')
region_ratio['Ratio'] = region_ratio['Total_Sales'] / region_ratio['Total_Sales'].sum()
print(region_ratio)
```
这种方法不仅高效，还能灵活适应各种复杂场景！✨
快试试吧，让数据为你说话！💪
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