Calcular el porcentaje de una columna en pandas

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Veamos como  calcular el porcentaje de una columna en Pandas, para lo cual usaremos sus propia función sum()

Como sabemos Pandas trabaja con dataframes o marcos de datos y también queda claro, que el porcentaje se obtiene dividiendo  el valor total entre  la suma de todos los valores y luego multiplicando ese resultado por 100.

Lo que hacemos, no es otra cosa que aplicar este mismo procedimiento a la columna que deseamos analizar.

Primero sumaremos toda la columna con sum(), que es el método que se emplea para sumar en Pandas.

La sintaxis seria esta:

df [porcentaje] =(df ['resultado'] / df ['column_a_sumar'].sum()) * 100

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Viéndolo en un ejemplo practico seria esto:

import pandas as pd 
import numpy as np 

#tenemos una matriz accesorios con dos columnas (periodos y cantidad)   
accesorios = { 
     'periodos': ['periodo_1', 'periodo_2', 'periodo_3', 
             'periodo_4', 'periodo_5', 'periodo_6', 
             'periodo_7'], 
     'cantidad': [100, 40, 47, 78, 89, 78, 64]} 

# instanciamos accesorios como un dataframe de pandas,
# y definimos sus columnas
   
accesorios = pd.DataFrame(accesorios,  
                   columns = ['periodos', 
                             'cantidad']) 
# calculamos la columna porcentaje, la cual se añade automaticmente # al dataframe accesorios. Dividimos la cantidad entre la suma de 
# la columna y la multiplicamos por 100
accesorios['porcentaje'] = (accesorios['cantidad'] / 
                  accesorios['cantidad'].sum()) * 100
  
accesorios

Como ven hemos calculado el porcentaje de la columna para saber que magnitud del total representa cada período.

La salida es:

Out[1]:
	periodos	cantidad	porcentaje
0	periodo_1	100	20.161290
1	periodo_2	40	8.064516
2	periodo_3	47	9.475806
3	periodo_4	78	15.725806
4	periodo_5	89	17.943548
5	periodo_6	78	15.725806
6	periodo_7	64	12.903226

Y esto es todo, espero ayudar a alguien con este post.

No discutas nunca con un imbécil, te llevará a su terreno y allí te ganará por experiencia

D.