下面是一个示例代码，展示了如何按年计算保留率：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'年份': [2019, 2019, 2020, 2020, 2020, 2021],
        '保留数': [100, 80, 70, 60, 50, 40],
        '总数': [100, 120, 90, 80, 70, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按年份分组并计算保留率
df_grouped = df.groupby('年份').sum()
df_grouped['保留率'] = df_grouped['保留数'] / df_grouped['总数'] * 100

# 打印结果
print(df_grouped)

输出结果如下：

      保留数   总数        保留率
年份                      
2019  180  220  81.818182
2020  180  240  75.000000
2021   40   60  66.666667

这个示例代码首先创建了一个包含年份、保留数和总数的示例数据表。然后，使用groupby函数按年份分组，并使用sum函数计算每个年份的总保留数和总数。最后，通过除以总数并乘以100计算保留率，并将结果存储在新的列中。输出结果显示了每个年份的总保留数、总数和保留率。