我正在尝试将分类列值编码为百分比频率（二进制编码）作为新功能。
Value Count Frequency (%)
20190 14723 16.2%
20100 11235 12.4%
20120 9449 10.4%
20130 7744 8.5%
20210 5920 6.5%
20140 5192 5.7%
20270 4324 4.8%
20220 3800 4.2%
20180 3707 4.1%
20110 3031 3.3%
Other values (28) 21572 23.8%
id尝试了这个：
df1['binary_group_of_materials']=df1['A_group_of_materials'].value_counts(normalize=True) * 100
有一个新列，但所有值均为NaN。
输出应为：
Value Frequency (%)
20190 16.2%
20100 12.4%
20120 10.4%
20130 8.5%
20210 6.5%
20140 5.7%
20270 4.8%
20220 4.2%
20180 4.1%
20110 3.3%
使用Series.map新列：
s = df1['A_group_of_materials'].value_counts(normalize=True) * 100
df1['binary_group_of_materials'] = df1['A_group_of_materials'].map(s)
如果需要百分比：
df1['binary_group_of_materials'] = df1['A_group_of_materials'].map(s).round(1).astype(str) + '%'
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