パンダで累積パーセンテージを計算する方法
次の基本構文を使用して、pandas DataFrame の列内の値の累積パーセンテージを計算できます。
#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 )
次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。
例: パンダ間の累積パーセンテージを計算する
企業が連続して販売したユニット数を示す次のパンダ データフレームがあるとします。
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
次に、次のコードを使用して、累積販売ユニット数と累積販売ユニットのパーセンテージを表示する列を追加できます。
#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
累積パーセンテージは次のように解釈されます。
- 全売上高の5.60%が初年度に発生しました。
- 全売上のうち12.59が 1 年目と 2 年目の合計で発生しました。
- 1 年目、2 年目、3 年目を合わせると全売上の19.78%が発生しました。
等々。
Round()関数の値を変更するだけで、表示される小数点以下の桁数も変更できることに注意してください。
たとえば、代わりに累積パーセンテージを小数点以下 0 桁に四捨五入することもできます。
#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
累積パーセンテージは小数点以下第 0 位に四捨五入されるようになりました。
追加リソース
次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。