如果是四舍五入，就没有办法在所有情况下都得到完全相同的结果。

你可以取你拥有的N个百分比的小数部分(在你给出的例子中是4)。

把小数部分相加。在你的例子中，总分为3。

将分数最高的3个数字上排，其余的取底。

(抱歉修改了)

您可以尝试跟踪由于舍入而产生的误差，如果累计误差大于当前数字的小数部分，则再反向舍入。

13.62 -> 14 (+.38)
47.98 -> 48 (+.02 (+.40 total))
 9.59 -> 10 (+.41 (+.81 total))
28.78 -> 28 (round down because .81 > .78)
------------
        100

不确定这是否适用于一般情况，但如果顺序相反，似乎也会有类似的效果:

28.78 -> 29 (+.22)
 9.59 ->  9 (-.37; rounded down because .59 > .22)
47.98 -> 48 (-.35)
13.62 -> 14 (+.03)
------------
        100

我相信在某些情况下，这种方法可能会失效，但任何方法都至少在某种程度上是任意的，因为您基本上是在修改输入数据。

不要把四舍五入的数字相加。你会得到不准确的结果。总数可能会显著偏离，这取决于术语的数量和小数部分的分布。

显示四舍五入的数字，但和实际值。根据你呈现数字的方式不同，实际的方法也会有所不同。这样你就能得到

14 48 10 29 __ 100

不管怎样，都会有差异。在你的例子中，没有办法显示加起来等于100的数字而不以错误的方式“舍入”一个值(最小的错误是将9.596更改为9)

EDIT

你需要在以下选项中做出选择:

项目的准确性 和的准确性(如果你是四舍五入的值) 四舍五入的项目与四舍五入的总和的一致性)

大多数情况下，当处理百分比时，第三种方法是最好的选择，因为当总数等于101%时比当单个项目的总数不等于100时更明显，并且您可以保持单个项目的准确性。“舍入”9.596到9在我看来是不准确的。

为了解释这一点，我有时会添加一个脚注，解释各个值是四舍五入的，可能不是100% -任何理解四舍五入的人都应该能够理解这个解释。

只要您不关心对原始十进制数据的依赖，就有许多方法可以做到这一点。

第一种也是最流行的方法是最大余数法

基本上就是:

四舍五入 求sum和100的差值 将差值按小数部分的递减顺序加1

在你的例子中，它是这样的:

13.626332%
47.989636%
 9.596008%
28.788024%

如果取整数部分，就得到

13
47
 9
28

加起来是97，再加3。现在，你看小数点部分

.626332%
.989636%
.596008%
.788024%

取最大的，直到总数达到100。所以你会得到:

14
48
 9
29

或者，您可以简单地选择显示一个小数位而不是整数值。所以数字是48.3和23.9等等。这会使方差从100下降很多。

对于那些在熊猫系列中有百分比的人，这里是我的最大余数方法的实现(就像Varun Vohra的答案一样)，在那里你甚至可以选择你想要四舍五入的小数。

import numpy as np

def largestRemainderMethod(pd_series, decimals=1):

    floor_series = ((10**decimals * pd_series).astype(np.int)).apply(np.floor)
    diff = 100 * (10**decimals) - floor_series.sum().astype(np.int)
    series_decimals = pd_series - floor_series / (10**decimals)
    series_sorted_by_decimals = series_decimals.sort_values(ascending=False)

    for i in range(0, len(series_sorted_by_decimals)):
        if i < diff:
            series_sorted_by_decimals.iloc[[i]] = 1
        else:
            series_sorted_by_decimals.iloc[[i]] = 0

    out_series = ((floor_series + series_sorted_by_decimals) / (10**decimals)).sort_values(ascending=False)

    return out_series

我已经实现了Varun Vohra的答案在这里的列表和字典的方法。

import math
import numbers
import operator
import itertools


def round_list_percentages(number_list):
    """
    Takes a list where all values are numbers that add up to 100,
    and rounds them off to integers while still retaining a sum of 100.

    A total value sum that rounds to 100.00 with two decimals is acceptable.
    This ensures that all input where the values are calculated with [fraction]/[total]
    and the sum of all fractions equal the total, should pass.
    """
    # Check input
    if not all(isinstance(i, numbers.Number) for i in number_list):
        raise ValueError('All values of the list must be a number')

    # Generate a key for each value
    key_generator = itertools.count()
    value_dict = {next(key_generator): value for value in number_list}
    return round_dictionary_percentages(value_dict).values()


def round_dictionary_percentages(dictionary):
    """
    Takes a dictionary where all values are numbers that add up to 100,
    and rounds them off to integers while still retaining a sum of 100.

    A total value sum that rounds to 100.00 with two decimals is acceptable.
    This ensures that all input where the values are calculated with [fraction]/[total]
    and the sum of all fractions equal the total, should pass.
    """
    # Check input
    # Only allow numbers
    if not all(isinstance(i, numbers.Number) for i in dictionary.values()):
        raise ValueError('All values of the dictionary must be a number')
    # Make sure the sum is close enough to 100
    # Round value_sum to 2 decimals to avoid floating point representation errors
    value_sum = round(sum(dictionary.values()), 2)
    if not value_sum == 100:
        raise ValueError('The sum of the values must be 100')

    # Initial floored results
    # Does not add up to 100, so we need to add something
    result = {key: int(math.floor(value)) for key, value in dictionary.items()}

    # Remainders for each key
    result_remainders = {key: value % 1 for key, value in dictionary.items()}
    # Keys sorted by remainder (biggest first)
    sorted_keys = [key for key, value in sorted(result_remainders.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)]

    # Otherwise add missing values up to 100
    # One cycle is enough, since flooring removes a max value of < 1 per item,
    # i.e. this loop should always break before going through the whole list
    for key in sorted_keys:
        if sum(result.values()) == 100:
            break
        result[key] += 1

    # Return
    return result