วิธีคำนวณเปอร์เซ็นต์สะสมในหมีแพนด้า

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์สะสมของค่าในคอลัมน์ของ DataFrame ของแพนด้า:

 #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 )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: คำนวณเปอร์เซ็นต์สะสมของหมีแพนด้า

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งแสดงจำนวนหน่วยที่บริษัทขายในปีติดต่อกัน:

 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

ต่อไป เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อเพิ่มคอลัมน์ที่แสดงจำนวนหน่วยที่ขายสะสมและเปอร์เซ็นต์สะสมของหน่วยที่ขายได้:

 #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

เราตีความเปอร์เซ็นต์สะสมดังนี้:

• 5.60% ของยอดขายทั้งหมดเกิดขึ้นในปีแรก
• 12.59 ของยอดขายทั้งหมดเกิดขึ้นในปีที่ 1 และ 2 รวมกัน
• 19.78% ของยอดขายทั้งหมดเกิดขึ้นในปีที่ 1, 2 และ 3 รวมกัน

และอื่นๆ

โปรดทราบว่าคุณสามารถเปลี่ยนค่าในฟังก์ชัน round() เพื่อเปลี่ยนจำนวนจุดทศนิยมที่แสดงได้ด้วย

ตัวอย่างเช่น เราสามารถปัดเศษเปอร์เซ็นต์สะสมให้เป็นทศนิยมศูนย์แทนได้:

 #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

เปอร์เซ็นต์สะสมจะถูกปัดเศษให้เป็นทศนิยมศูนย์

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีสร้างตารางความถี่ใน Python
วิธีการคำนวณความถี่สัมพัทธ์ใน Python