百分比计算保留2位小数之后总数不为1

前言：用Python做大数据统计时遇到的小问题的解决方法的记录

###工作经验统计（data为清洗后的dataframe）
exp_count = data['count'].groupby(data['experience']).sum()

1. 原本的代码

#占比统计：百分比保留2位小数
exp_sum = exp_count.sum()  #求和
exp_per = (exp_count/exp_sum).apply(lambda x:format(x,'0.2%'))

#检查求和是否为1
exp_per = exp_per.str.strip('%').astype(float)/100
per_sum = exp_per.sum()

 #维度标准指定顺序排列
experience_list_x = ['无经验','1-3年','3-5年','5-10年','10年以上']
experience_dict = dict(exp_per)
experience_list_y = []
for i in range(len(experience_list_x)):experience_list_y.append(experience_dict.get(experience_list_x[i],0))

2. 处理的代码

#统计占比：浮点数保留4位小数
exp_per = (exp_count/exp_sum).apply(lambda x:round(x,4))#维度标准指定顺序排列
experience_list_x = ['无经验','1-3年','3-5年','5-10年','10年以上']
experience_dict = dict(exp_per)
experience_list_y = []
for i in range(len(experience_list_x)):experience_list_y.append(experience_dict.get(experience_list_x[i],0))#检查求和
per_sum = round(sum(experience_list_y),4)

#处理
if per_sum != 1:index0 = experience_list_y.index(max(experience_list_y))experience_list_y[index0] = experience_list_y[index0] + (1 - per_sum)
print(round(sum(experience_list_y),4))
experience_list_y = [format(i,'0.2%') for i in experience_list_y]

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