Erstellen eines prozentualen gestapelten Balkendiagramms mit groupby

Question

Ich betrachte Wohneigentum innerhalb unterschiedlicher Kreditstatus, und möchte dies mit einem gestapelten Balkendiagramm in Prozentsätzen anzeigen.

Ich habe in der Lage gewesen, ein Frequenz gestapeltes Balkendiagramm mit diesem Code zu erstellen:

df_trunc1=df[['loan_status','home_ownership','id']] 
sub_df1=df_trunc1.groupby(['loan_status','home_ownership'])['id'].count() 
sub_df1.unstack().plot(kind='bar',stacked=True,rot=1,figsize=(8,8),title="Home ownership across Loan Types") 

, die mir dieses Bild gibt: 1

aber ich kann nicht herausfinden, wie die Grafik zu transformieren in Prozent. So zum Beispiel, ich möchte in der Standardgruppe erhalten, die Prozent eine Hypothek, die besitzen, usw.

Hier ist meine groupby Tabelle für Kontext 2:

Dank !!

Answer 1

Ich glaube, Sie brauchen, um sich die Prozentsätze zu konvertieren:

d = {('Default', 'MORTGAGE'): 498, ('Default', 'OWN'): 110, ('Default', 'RENT'): 611, ('Fully Paid', 'MORTGAGE'): 3100, ('Fully Paid', 'NONE'): 1, ('Fully Paid', 'OTHER'): 5, ('Fully Paid', 'OWN'): 558, ('Fully Paid', 'RENT'): 2568, ('Late (16-30 days)', 'MORTGAGE'): 1101, ('Late (16-30 days)', 'OWN'): 260, ('Late (16-30 days)', 'RENT'): 996, ('Late (31-120 days)', 'MORTGAGE'): 994, ('Late (31-120 days)', 'OWN'): 243, ('Late (31-120 days)', 'RENT'): 1081} 

sub_df1 = pd.DataFrame(d.values(), columns=['count'], index=pd.MultiIndex.from_tuples(d.keys())) 
sub_df2 = sub_df1.unstack() 
sub_df2.columns = sub_df2.columns.droplevel() # Drop `count` label. 
sub_df2 = sub_df2.div(sub_df2.sum()) 
sub_df2.T.plot(kind='bar', stacked=True, rot=1, figsize=(8, 8), 
       title="Home ownership across Loan Types") 

sub_df3 = sub_df1.unstack().T 
sub_df3.index = sub_df3.index.droplevel() # Drop `count` label. 
sub_df3 = sub_df3.div(sub_df3.sum()) 
sub_df3.T.plot(kind='bar', stacked=True, rot=1, figsize=(8, 8), 
       title="Home ownership across Loan Types")