特定の州内の各オフィスの総売上高の割合を計算するには、Pandas の変革力を活用できます。グループバイ操作。詳細を見ていきましょう。
state、office_id、sales の 3 つの列を含む CSV ファイルについて考えてみましょう。データを州と office_id でグループ化し、売上を集計するには、 df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'}).
df = pd.DataFrame({'state': ['CA', 'WA', 'CO', 'AZ'] * 3, 'office_id': list(range(1, 7)) * 2, 'sales': [np.random.randint(100000, 999999) for _ in range(12)]}) df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})
df['sales'] / df.groupby('state')['sales'].transform('sum')
state_office = df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'}) state_pcts = state_office.groupby(level=0).apply(lambda x: 100 * x / float(x.sum()))
以上がPandas Groupby を使用してオフィスごとの総売上高の割合を計算する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。