python pandas 中的分组聚合求占比
时间: 2023-07-12 21:43:22 浏览: 189
可以使用 `groupby()` 和 `agg()` 方法来实现分组聚合求占比的操作。下面是一个例子:
假设有一个数据集 `df` 包含两列数据 `A` 和 `B`,我们想要按照 `A` 列进行分组,然后计算每个组中 `B` 列的值的占比。
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
'B': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 按照 A 列进行分组,然后计算每个组中 B 列的值的占比
result = df.groupby('A').agg({'B': 'sum'}).apply(lambda x: x / float(x.sum()))
print(result)
```
输出结果如下:
```
B
A
a 0.166667
b 0.833333
```
其中,`agg()` 方法接收一个字典类型的参数,键为需要聚合的列名,值为需要进行的聚合操作。在本例中,我们只需要对 `B` 列进行求和操作,所以字典中只有一个键值对。然后,我们使用 `apply()` 方法将每个组中的值除以总和,得到每个组中的值的占比。最后,我们得到了按照 `A` 列分组后每个组中 `B` 列值的占比。
相关问题
使用python中的pandas模块和matplotlib模块可以实现物资信息的读取和可视化,应用ABC分类法,生成物资占比及累计占比图。
Python中的Pandas库是一个强大的数据处理工具,常用于数据清洗、整理和分析。Matplotlib则是数据可视化的主要库,能够创建各种图表,包括线图、柱状图等。结合这两者,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,使用Pandas读取物资信息的数据文件,例如CSV、Excel或数据库表。`pandas.read_csv()`函数可以轻松地从CSV文件加载数据。
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('物资信息.csv')
```
2. 然后对数据进行预处理,将物资按ABC分类法分组。这通常基于物资的重要性或其他度量标准计算出每个类别。
```python
data['分类'] = data['重要性'].apply(lambda x: 'A' if x > 80 else ('B' if 50 <= x < 80 else 'C'))
```
3. 接着,利用Pandas的聚合功能统计每类物资的数量占比和累计占比。
```python
category_counts = data.groupby('分类')['物资编号'].count()
cumulative_counts = category_counts.cumsum() / category_counts.sum()
```
4. 最后,使用Matplotlib绘制物资占比和累计占比的条形图或者饼图。这里以条形图为例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(category_counts.index, category_counts.values)
plt.xlabel('物资分类')
plt.ylabel('数量')
plt.title('物资类别占比')
plt.show()
plt.plot(cumulative_counts, label='累计占比', marker='o')
plt.legend()
plt.title('物资累计占比')
plt.show()
```
python对取csv文件并进行数据集中找到合适的行或列做分组聚合(要合理)b、在数据集中找合适的行或列计算统计数据,选五个统计方法求值。c、在数据集中找合适的行或列绘制折线图、直方图、柱形图、散点图、饼图五个图(要合理)
在Python中,使用Pandas库处理CSV文件是非常常见的。以下是逐步指导:
**步骤一:读取CSV文件**
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')
```
假设我们需要的是'column1', 'column2'这两列进行分析。
**步骤二:数据集的分组和聚合**
- 分组:按'column1'分组
- 聚合:计算每个组的平均值、计数、最大值、最小值和标准差
```python
grouped_data = data.groupby('column1').agg({'column2': ['mean', 'count', 'max', 'min', 'std']})
```
**步骤三:计算统计数据**
我们可以从`grouped_data`直接获取这五个统计量,例如:
```python
statistics = grouped_data['column2']['mean']
count_values = grouped_data['column2']['count']
```
**步骤四:绘制图形**
选择合适的图表视图,这里举例:
1. **折线图** (若'column1'是时间序列)
```python
line_chart = data.plot(x='column1', y='column2', kind='line')
```
2. **直方图** (展示'column2'分布)
```python
data['column2'].hist()
```
3. **柱状图** (比较'column1'各组'column2'差异)
```python
column1_counts = grouped_data['column2']['count']
column1_counts.plot(kind='bar')
```
4. **散点图** (查看两个变量间的关系)
```python
data.plot.scatter(x='column1', y='column2')
```
5. **饼图** (显示'column2'在'column1'中的占比)
```python
grouped_data['column2']['count'].plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
```
以上步骤需确保所使用的列存在并且有合适的含义用于图表展示。
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