<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para calcular a porcentagem cumulativa de valores em uma coluna de um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra o n\u00famero de unidades que uma empresa vende em anos consecutivos:<\/span><\/p>\n A seguir, podemos usar o c\u00f3digo a seguir para adicionar uma coluna que exibe o n\u00famero cumulativo de unidades vendidas e a porcentagem acumulada de unidades vendidas:<\/span><\/span><\/p>\n Interpretamos as porcentagens acumuladas da seguinte forma:<\/span><\/p>\n E assim por diante.<\/span><\/p>\n Observe que voc\u00ea pode simplesmente alterar o valor na fun\u00e7\u00e3o round()<\/strong> para alterar tamb\u00e9m o n\u00famero de casas decimais exibidas.<\/span><\/p>\n Por exemplo, poder\u00edamos, em vez disso, arredondar a porcentagem acumulada para zero casas decimais:<\/span><\/p>\n As porcentagens acumuladas agora s\u00e3o arredondadas para zero casas decimais.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como criar tabelas de frequ\u00eancia em Python<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para calcular a porcentagem cumulativa de valores em uma coluna de um DataFrame do pandas: #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[‘ […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2571","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #calculate cumulative sum of column\n<\/span>df[' cum_sum<\/span> '] = df[' col1<\/span> ']. cumsum<\/span> ()\n\n#calculate cumulative percentage of column (rounded to 2 decimal places)\n<\/span>df[' cum_percent<\/span> '] = round( 100<\/span> *df. cum_sum<\/span> \/df[' col1<\/span> ']. sum<\/span> (), 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: Calcule a porcentagem acumulada entre pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' year<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],\n ' units_sold<\/span> ': [60, 75, 77, 87, 104, 134, 120, 125, 140, 150]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n year units_sold\n0 1 60\n1 2 75\n2 3 77\n3 4 87\n4 5 104\n5 6 134\n6 7 120\n7 8 125\n8 9 140\n9 10 150\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate cumulative sum of units sold\n<\/span>df[' cum_sum<\/span> '] = df[' units_sold<\/span> ']. cumsum<\/span> ()\n\n#calculate cumulative percentage of units sold\n<\/span>df[' cum_percent<\/span> '] = round( 100<\/span> *df. cum_sum<\/span> \/df[' units_sold<\/span> ']. sum<\/span> (), 2<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n year units_sold cum_sum cum_percent\n0 1 60 60 5.60\n1 2 75 135 12.59\n2 3 77 212 19.78\n3 4 87 299 27.89\n4 5 104 403 37.59\n5 6 134 537 50.09\n6 7 120 657 61.29\n7 8 125 782 72.95\n8 9 140 922 86.01\n9 10 150 1072 100.00\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#calculate cumulative sum of units sold\n<\/span>df[' cum_sum<\/span> '] = df[' units_sold<\/span> ']. cumsum<\/span> ()\n\n#calculate cumulative percentage of units sold\n<\/span>df[' cum_percent<\/span> '] = round( 100<\/span> *df. cum_sum<\/span> \/df[' units_sold<\/span> ']. sum<\/span> (), 0<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n year units_sold cum_sum cum_percent\n0 1 60 60 6.0\n1 2 75 135 13.0\n2 3 77 212 20.0\n3 4 87 299 28.0\n4 5 104 403 38.0\n5 6 134 537 50.0\n6 7 120 657 61.0\n7 8 125 782 73.0\n8 9 140 922 86.0\n9 10 150 1072 100.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular a frequ\u00eancia relativa em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"