从Pandas 0.18.1开始，有一个normalize选项：

In [1]: pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')
Out[1]:

B              A           B           C
A           
one     0.333333    0.333333    0.333333
three   0.333333    0.333333    0.333333
two     0.333333    0.333333    0.333333

字符串
在这里，您可以在all，index（行）或columns上进行标准化。
更多详情请访问in the documentation。

pd.crosstab(df.A, df.B).apply(lambda r: r/r.sum(), axis=1)

字符串
基本上，您只需使用执行row/row.sum()的函数，并使用apply和axis=1按行应用它。
(If在Python 2中这样做，你应该使用from __future__ import division来确保除法总是返回浮点数。

我们可以通过乘以100来表示百分比：

pd.crosstab(df.A,df.B, normalize='index')\
    .round(4)*100

B          A      B      C
A                         
one    33.33  33.33  33.33
three  33.33  33.33  33.33
two    33.33  33.33  33.33

字符串
为了方便我把它围起来了。

如果你想得到总数的百分比，你可以除以df的len而不是行和：

pd.crosstab(df.A, df.B).apply(lambda r: r/len(df), axis=1)

字符串

规范化索引将很简单。在pd.crosstab()中使用参数normalize = "index"。

另一种选择是使用div而不是apply：

In [11]: res = pd.crosstab(df.A, df.B)

字符串
除以索引上的和：

In [12]: res.sum(axis=1)
Out[12]: 
A
one      12
three     6
two       6
dtype: int64

型

• 与上面类似，你需要做一些关于整数除法的事情（我使用astype（'float'））：*

In [13]: res.astype('float').div(res.sum(axis=1), axis=0)
Out[13]: 
B             A         B         C
A                                  
one    0.333333  0.333333  0.333333
three  0.333333  0.333333  0.333333
two    0.333333  0.333333  0.333333

型