Come calcolare la percentuale cumulativa nei panda

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per calcolare la percentuale cumulativa di valori in una colonna di un DataFrame panda:

 #calculate cumulative sum of column
df[' cum_sum '] = df[' col1 ']. cumsum ()

#calculate cumulative percentage of column (rounded to 2 decimal places)
df[' cum_percent '] = round( 100 *df. cum_sum /df[' col1 ']. sum (), 2 )

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: calcolare la percentuale cumulativa tra i panda

Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra il numero di unità che un’azienda vende in anni consecutivi:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' year ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   ' units_sold ': [60, 75, 77, 87, 104, 134, 120, 125, 140, 150]})

#view DataFrame
print (df)

   year units_sold
0 1 60
1 2 75
2 3 77
3 4 87
4 5 104
5 6 134
6 7 120
7 8 125
8 9 140
9 10 150

Successivamente, possiamo utilizzare il codice seguente per aggiungere una colonna che visualizza il numero cumulativo di unità vendute e la percentuale cumulativa di unità vendute:

 #calculate cumulative sum of units sold
df[' cum_sum '] = df[' units_sold ']. cumsum ()

#calculate cumulative percentage of units sold
df[' cum_percent '] = round( 100 *df. cum_sum /df[' units_sold ']. sum (), 2 )

#view updated DataFrame
print (df)

   year units_sold cum_sum cum_percent
0 1 60 60 5.60
1 2 75 135 12.59
2 3 77 212 19.78
3 4 87 299 27.89
4 5 104 403 37.59
5 6 134 537 50.09
6 7 120 657 61.29
7 8 125 782 72.95
8 9 140 922 86.01
9 10 150 1072 100.00

Interpretiamo le percentuali cumulative come segue:

• Il 5,60% di tutte le vendite è stato realizzato nel primo anno.
• 12,59 di tutte le vendite sono state effettuate negli anni 1 e 2 messi insieme.
• Il 19,78% di tutte le vendite è stato effettuato negli anni 1, 2 e 3 messi insieme.

E così via.

Tieni presente che puoi semplicemente modificare il valore nella funzione round() per modificare anche il numero di punti decimali visualizzati.

Ad esempio, potremmo invece arrotondare la percentuale cumulativa a zero cifre decimali:

 #calculate cumulative sum of units sold
df[' cum_sum '] = df[' units_sold ']. cumsum ()

#calculate cumulative percentage of units sold
df[' cum_percent '] = round( 100 *df. cum_sum /df[' units_sold ']. sum (), 0 )

#view updated DataFrame
print (df)

   year units_sold cum_sum cum_percent
0 1 60 60 6.0
1 2 75 135 13.0
2 3 77 212 20.0
3 4 87 299 28.0
4 5 104 403 38.0
5 6 134 537 50.0
6 7 120 657 61.0
7 8 125 782 73.0
8 9 140 922 86.0
9 10 150 1072 100.0

Le percentuali cumulative vengono ora arrotondate allo zero decimale.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Python:

Come creare tabelle di frequenza in Python
Come calcolare la frequenza relativa in Python