Python中使用round函数计算数据集中某列占比

本篇介绍如何使用Python中的round函数计算数据集中某列的占比，并保留指定位数的小数。

**代码示例:**pythonround(100 * d['stroke'].sum() / len(d['stroke']), 2)

代码解析:

d：表示一个数据集，可以是DataFrame或Series类型。* d['stroke']：从数据集中选择名为'stroke'的列。* d['stroke'].sum()：计算'stroke'列中所有元素的总和。* len(d['stroke'])：计算'stroke'列的长度，即元素个数。* 100 * d['stroke'].sum() / len(d['stroke'])：计算'stroke'列中所有元素总和占整个列长度的百分比。* round(..., 2)：使用round函数将计算结果保留两位小数。

总结:

这行代码的作用是计算数据集中'stroke'列的总和占整个列长度的百分比，并将结果保留两位小数。该方法可以应用于计算数据集中任何数值列的占比，只需要将代码中的列名替换即可。