Prozentsatz Python-Code für die Datenanalyse mit Pandas

Ich möchte Python-Code schreiben, um den Prozentsatz von m_tax und m_tan für Python 2.7 von der Webseite zu analysieren (http://owww.met.hu/eghajlat/eghajlati_adatsorok/bp/Navig/202_EN.htm). Ich habe bereits den Datenrahmencode, aber ich konnte keinen Prozentcode schreiben. Könnte mir bitte jemand helfen, wie ich den Code schreiben kann. Vielen Dank!Prozentsatz Python-Code für die Datenanalyse mit Pandas

datum m_ta m_tax  m_taxd m_tan  m_tand 
------- ----- ----- ---------- ----- ---------- 
1901-01 -4.7 5.0 1901-01-23 -12.2 1901-01-10 
1901-02 -2.1 3.5 1901-02-06 -7.9 1901-02-15 
1901-03 5.8 13.5 1901-03-20 0.6 1901-03-01 
1901-04 11.6 18.2 1901-04-10 7.4 1901-04-23 
1901-05 16.8 22.5 1901-05-31 12.2 1901-05-05 
1901-06 21.0 24.8 1901-06-03 14.6 1901-06-17 
1901-07 22.4 27.4 1901-07-30 16.9 1901-07-04 
1901-08 20.7 25.9 1901-08-01 14.7 1901-08-29

Quelle

2016-03-30 Userabc

Bitte definieren, wie diese Prozentsätze zu berechnen und zeigen die gewünschte df – EdChum

@EdChum .. das war mein Ärger, ich musste oft denken, aber nichts tat ich. – Userabc

Ich bitte Sie nicht, Code zur Verfügung zu stellen, erklären Sie einfach, wie diese Prozentsätze berechnet werden sollen, werden sie einfach durch die Gesamtsumme geteilt oder werden sie mit einer anderen Methode oder Kriterien berechnet – EdChum

Sie können div anrufen und die sum der Spalten passieren zu % Spalten hinzufügen:

In [66]: 
df['m_tax%'],df['m_tan%'] = df['m_tax'].div(df['m_tax'].sum()) * 100, df['m_tan'].div(df['m_tax'].sum()) * 100 
df 

Out[66]: 
    datum m_ta m_tax  m_taxd m_tan  m_tand  m_tax%  m_tan% 
0 1901-01 -4.7 5.0 1901-01-23 -12.2 1901-01-10 3.551136 -8.664773 
1 1901-02 -2.1 3.5 1901-02-06 -7.9 1901-02-15 2.485795 -5.610795 
2 1901-03 5.8 13.5 1901-03-20 0.6 1901-03-01 9.588068 0.426136 
3 1901-04 11.6 18.2 1901-04-10 7.4 1901-04-23 12.926136 5.255682 
4 1901-05 16.8 22.5 1901-05-31 12.2 1901-05-05 15.980114 8.664773 
5 1901-06 21.0 24.8 1901-06-03 14.6 1901-06-17 17.613636 10.369318 
6 1901-07 22.4 27.4 1901-07-30 16.9 1901-07-04 19.460227 12.002841 
7 1901-08 20.7 25.9 1901-08-01 14.7 1901-08-29 18.394886 10.440341

Quelle

2016-03-30 10:17:04 EdChum

wow danke ... es funktioniert jetzt – Userabc

Prozentsatz Python-Code für die Datenanalyse mit Pandas

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