找出哪个组的违约率最高

Question

我想找出domain列中哪个组的破坏百分比最高。

我试过使用groupby。在我想创建另一个df并存储Breach和meet there.But的总和的地方，我不知道如何将breach和Meet的总和存储到新的数据帧中。

new_df2 = new_df.groupby('Domain')['Breach'].sum()

   ID   Domain    Breach  Meet
0  A1  Finance      4       6
1  B1  Finance      5       3
2  C1       IT      2       3
3  D1       IT      7       3

输出应在新的数据帧中：

   Domain  Breach  Meet   %Breach   %Meet
0  Finance    9     9       50%      50%
1  IT         9     6       60%      40%

Answer 1

您可以使用groupby，然后在调整输出后使用concat

s=df.groupby('Domain').sum()
s=pd.concat([s,s.div(s.sum(1),axis=0).mul(100).astype(str)+'%'],1)
Out[138]: 
        Breach Meet Breach   Meet
Domain                           
Finance      9    9  50.0%  50.0%
IT           9    6  60.0%  40.0%