如何计算 Pandas 中列的百分比？

在 Pandas 中，我们可以使用 pandas.DataFrame 中的 apply() 方法来对一列数据进行操作，这样我们可以对该列数据进行求和操作，然后计算出每个数据占总和的百分比。

具体方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 求每列数据的百分比
percent = df.apply(lambda x: x / x.sum() * 100)

# 打印结果
print(percent)

程序会输出以下结果：

      A     B     C
0  10.0  16.67  16.67
1  20.0  23.33  23.33
2  30.0  30.00  30.00
3  40.0  36.67  36.67
4  50.0  43.33  43.33

以上代码中，我们使用了 lambda 函数来对每列数据进行操作，并使用了 sum() 方法来求出该列数值的总和。通过除以总和并乘以 100，我们最终得到了每个数据占该列总和的百分比。

注：由于 apply() 方法会将每列数据作为 Series 类型传递给 lambda 函数，因此我们可以直接使用 Pandas 的数学函数（如 sum()、mean() 等）来进行计算。