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pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...使用groupby汇总数据无组织的交易数据不会提供太多价值，但当我们以有意义的方式组织和汇总它们时，可以对我们的消费习惯有更多的了解。看看下面的例子。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。...它看起来像一个包含文本和数据框架的元组……让我们通过打印GroupBy对象中每个项目的类型来确认这一点。图11 现在我们已经确认了！GroupBy对象包含一组元组（每组一个）。...图14 可能还注意到，我们可以使用.loc方法获得与上面的groupby方法完全相同的结果。然而，.loc方法一次只执行一个操作，而groupby方法自动对每个组应用相同的操作。

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poj3819 Coverage （求直线与圆的交占直线的百分比）

题意：给你一条直线和若干个圆，求圆与直线相交的长度占整条直线的比例解题思路：通过定比分点的方法求出圆与直线的交占圆的比例。...圆占整条直线的比例为0；第二步：(将圆投影到第一步得到的直线上) 求出圆在直线上的投影的范围；第三步：求出全部圆的并。将圆的并除以线段的长度。...求圆与线段的交占线段的百分比； #include #include #include #include #include

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七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...3.分组排序由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...4.求累计占比前一步之所以要改变数据的顺序，就是为了在这里算累计占比时，可以直接累加。我们需要对pct列求累计值，最终用来与目标值50%作比较。...#分组并用cumsum计算累计占比 data_sorted['cum_pct'] = data_sorted.groupby(['city', 'sub_cate'])['pct'].cumsum()...可以看到最后一列cum_pct已经按照pct列计算了累计百分比。其中累计到第二行的时候已经达到了61.1%，超过了50%，因此最终只需取前两行即可。

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人工智能常见知识点⑥

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python groupby用法实战

代码实现 #导入原始数据表 import pandas as pd dt=pd.read_excel('xl.xlsx') #定义函数per，即子数占总数的比 def per(arr): return...arr/arr.sum() #利用GROUPBY对机型进行分组，再利用per()计算各组内数据占该组数据之和的比重，并把所得结果添加到dt数据框的后一列，保存为lx.xlsx dt[u'占比']=dt.groupby

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一个Oracle小白的AWR报告分析（五）

%总DB时间是SQL语句的运行时间除以总DB时间乘以100 %Total—运行时间占总DB时间的百分比 %CPU—CPU时间占运行时间的百分比 %IO—用户I/O时间占运行时间的百分比捕获的SQL占总...% Total DB Time: 为SQL的Elapsed Time时间占数据库总时间的百分比。...%CPU总时间百分比 %CPU—CPU时间占运行时间的百分比 %IO—用户I/O时间占运行时间的百分比捕获的SQL占总CPU时间的84.6%：12928 捕获的PL/SQL占CPU总时间的0.0%：12928...读取请求的百分比 %总计-未优化的读取请求占未优化读取请求总数的百分比物理读取请求总数：7435800 捕获的SQL占总数的87.2% 未优化的读取请求总数：7435800 捕获的SQL占总数的87.2%...优化的读取请求总数：1 捕获的SQL占总数的0.0% 根据Physical Reads(UnOptimized)为Exadata上的指标，对其他系统没有参考意义，可以置之不理。

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Python实战项目——O2O_优惠券使用情况分析（五）

') plt.legend(labels=['有券未消费','无券消费','用券消费']) 有券未消费占比55.7%最大，说明大多数人拿完券之后，尚未使用无圈消费用户占比40%，说明很多人没有使用优惠券...用券消费用户占比较小4.3%,说明我们的优惠券使用率不高。...可以考虑是不是加大优惠券力度… 3.1在有券消费人群中，分析距离和优惠折扣各商家对应的顾客到店平均距离 Merchant_distance = cpon_consume.groupby('Merchant_id...date_receive_sort,height=consume_num_everday['count']/coupon_sendout_everyday['count'], label='百分比...五结论顾客光顾最多的比较火爆的店面，并不受距离和打折力度影响，应该是商品品质或消费体验等水平较高所致各店家发放的优惠券，被使用总数和发放总数的比例不到一成，所以随机发放优惠券的效果并不理想，有很大的优化空间

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手摸手教你数据可视化！（附实例讲解）

dpi=80) plt.pie(data2.iloc[0,1:] #选取数据源 ,labels=['语文','数学','英语'] ,autopct='%1.2f') #设置百分比经度...plt.pie(data2.iloc[0,1:] #选取数据源第10小学各学科成绩 ,labels=['语文','数学','英语'] ,autopct='%1.2f') #设置百分比经度...plt.pie(data2.iloc[1,1:] #选取数据源,第11小学各学科成绩 ,labels=['语文','数学','英语'] ,autopct='%1.2f') #设置百分比经度...plt.pie(data2.iloc[2,1:] #选取数据源,第12小学各学科成绩 ,labels=['语文','数学','英语'] ,autopct='%1.2f') #设置百分比经度...男女性生存与死亡人数的占比偏差比较大。

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Pandas tricks 之 transform的用法

如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。...3.计算占比有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。 ?...4.格式调整为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。 ? 思路二：对于上面的过程，pandas中的transform函数提供了更简洁的实现方式，如下所示： ?...我们想求：以(id,name,cls)为分组，每组stu的数量占各组总stu的比例。使用transform处理如下： ? 同样再次计算占比和格式化，得到最终结果： ?...小结： transform函数经常与groupby一起使用，并将返回的数据重新分配到每个组去。利用这一点可以方便求占比和填充缺失值。但需要注意，相比于apply，它的局限在于只能处理单列的数据。

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Python实战项目——旅游数据分析（四）

，大于2次的用户占小部分，用户购买次数最多为8次 b3.查看购买2次及以上的具体人数 df_frequency_2[df_frequency_2['frequency']>=2].groupby('frequency...并且递减比较明显，购买3.4.5的占比相近，人数都很少。...pivot_count['2016-09-01']==1] (pivot_count.sum()/pivot_count.count()).plot() plt.xlabel('时间(月)') plt.ylabel('百分比...['active'].plot(figsize=(12,6)) plt.xlabel('时间(月)') plt.ylabel('百分比') plt.title('每月活跃用户的占比分析') 在17年1月份活跃用户占比较高...return_rate.T['return'].plot(figsize=(12,6)) plt.xlabel('时间(月)') plt.ylabel('百分比') plt.title('每月回流用户的占比分析

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P2P网贷信用评分项目分享（一）

：{0} %'.format(data_train[data_train['age']>96].shape[0]*100/data_train.shape[0])) print('下届异常值占比：{0}...：0.03 %，下届异常值占比：0.00067 %。...结论：这个特征值是百分比。含义是：除了房贷车贷之外的信用卡账面金额（即贷款金额）/信用卡总额度。实际上，这个特征值大部分情况是小于1的，因为超出额度属于透支。...小于1的特征值占总数量的97%，大于1的数量为5531。下面来深入研究一下大于1的特征值对坏账率有什么影响，以及找到透支的阈值。 ?...由于缺失值占比达到近20%，直接删除会损失数据信息，中位数/平均数进行大量填补效果并不好，这里选择随机森林建模预测缺失值。

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数据可视化基础与应用-04-seaborn库人口普查分析--如何做人口年龄层结构金字塔

可视化部分 2.1 我国人口总数 plt.figure(1,figsize=(16,6)) plt.subplot(1,2,1) sns.barplot(y=['全国人口总数','男性人口总数','女性人口总数...'],x=[1337376754,687562046,649814708],color='CadetBlue') plt.title("全国人口总数",loc='left') plt.xticks(fontsize...autopct='%.2f%%',colors=['CadetBlue','DarkSalmon'],explode=[0,0.05],startangle=90) plt.title('不同性别占全国人口总数的百分比...# 女性占比 -result[result['性别']=='女']['人口占比'].values 输出为： plt.figure(figsize=(12,8)) bar_plot = sns.barplot...='合计')] result1 输出为： result2 = result1.groupby('地区')['统计人数'].sum().reset_index(name='统计人数') result2

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邮件营销需要追踪的5类关键数据

打开率（Open Rate）打开率是指电子邮件营销活动中，目标受众打开邮件的数量占整个送达总数的百分比。邮件的打开率，统计包括：邮件接收者在预览窗口或网页版本中显示图片。...【打开率的计算公式：打开率 = 邮件打开总数 ÷ 未弹回总数即成功送达的总数】，步骤如下：第一步：邮件打开总数 ÷ 未弹回总数 = 打开率（转化成百分比）第二步：用“未弹回的Email总数”...弹回率（Bounce Rate）弹回率是被弹回E-mail数目占发送总数的百分比。...【计算公式：弹回率 = 弹回的E-Mail地址总数 ÷ 发送的E-Mail总数】如，如果你发送了100封E-mail，20封被弹回，每封E-mail的弹回概率是0.20，转化成百分比是20%。...【计算公式：Email发送总数 — 弹回总数 = 未弹回的Email总数】未弹回邮件有时用百分比表示，有时用数字表示，因为打开率的计算是基于数字的，所以数字的应用更加广泛。

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一场pandas与SQL的巅峰大战（五）

我们的目标是，计算累计到当天的销售额占总销售额的比例。在实现时，首先分别计算出累计到当天的销售金额和总计的金额，然后就可以很方便的求出比例了。 MySQL计算累计百分比 ?...但在实际中可能更多会关心每天的累计销售额分别占当月的百分比。如何能按照月份分组求每组的累计百分比呢？首先仍然是求累计金额，但要分月累计。...orderamt['mon'] = orderamt['dt'].dt.strftime('%Y-%m') #分组后对amt求累计和 orderamt['cum_mon'] = orderamt.groupby...https://www.jianshu.com/p/509d7b97088c orderamt['mon_total'] = orderamt.groupby('mon')["amt"].transform...expanding函数分组情况下使用expanding函数需要和groupby结合，注意得到的结果是多重索引，需要取values才能赋值给原dataframe。

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异动分析（四）利用Python计算指标贡献度

df_base.groupby(j)[y1].sum()) else: df_change=df_cont.groupby(j)[y0].sum()-df_base.groupby...(list(j))[y].sum()-df_base.groupby(list(j))[y].sum() # 计算贡献百分比 dr=dc/all_change...range(len(X)): comb=itertools.combinations(X, i+1) for j in comb: # 1、计算占比变化..._cont=df_cont.groupby(list(j))[y1].sum() # 计算分母基期、本期占比 df_rate_base=df_y1_base...# 计算整体贡献值 dc=(df_metric_contribute+df_rate_contribute) # 计算整体贡献百分比

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干货分享|如何用“Pandas”模块来做数据的统计分析！！

01 groupby函数 Python中的groupby函数，它主要的作用是进行数据的分组以及分组之后的组内的运算，也可以用来探索各组之间的关系，首先我们导入我们需要用到的模块 import pandas...当然我们也可以对不同的列采取不同的统计方式方法，例如 customer[['Geography','EstimatedSalary','Balance']].groupby('Geography').agg...“Sidetable”组件， pip install sidetable 05 “Freq”函数首先介绍的是“Sidetable”插件当中的“Freq”函数，里面包含了离散值每个类型的数量，其中是有百分比形式来呈现以及数字的形式来呈现...“Age”这一列有三大类分别是“Middle”、“Young”以及“Old”的数据，例如我们看到表格当中的“Middle”这一列的数量有508个，占比有50.8% marketing.stb.freq(...的时候，也就是中年群体，“AmountSpent”的总和，也就是花费的总和是762859元 06 Missing函数 “Sidetable”函数当中的“Missing”方法顾名思义就是返回缺失值的数量以及百分比

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mysql slow log分析工具的比较

主要功能包括统计不同慢 sql 的出现次数(Count) 执行耗费的平均时间和累计总耗费时间(Time) 等待锁耗费的时间(Lock) 发送给客户端的行总数(Rows) 扫描的行总数(Rows...、扫描的行总数。...Count -- sql 的执行次数及占总的 slow log 数量的百分比。 Time -- 执行时间，包括总时间、平均时间、最小、最大时间、时间占到总慢 sql 时间的百分比。...95% of Time -- 去除最快和最慢的 sql，覆盖率占 95% 的 sql 的执行时间。 Lock Time -- 等待锁的时间。...功能上，列出了总的慢查询次数和类型、去重后的 sql 语句、执行次数及其占总的 slow log 数量的百分比。

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mysql慢查询分析工具_mysql慢查询日志分析工具「建议收藏」

输出图表如下主要功能是, 统计不同慢sql的出现次数(Count), 执行最长时间(Time), 累计总耗费时间(Time), 等待锁的时间(Lock), 发送给客户端的行总数(Rows), 扫描的行总数..., 扫描的行总数....Count, sql的执行次数及占总的slow log数量的百分比....Time, 执行时间, 包括总时间, 平均时间, 最小, 最大时间, 时间占到总慢sql时间的百分比. 95% of Time, 去除最快和最慢的sql, 覆盖率占95%的sql的执行时间....slow log数量的百分比.从整体输出样式来看, 比mysql-log-filter还要简洁.

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TMDB电影数据分析报告

只保留年份信息 df['release_year'] = pd.to_datetime(df.release_date, format = '%Y-%m-%d').dt.year 不同电影风格的数量占比分析...genr).apply(lambda x: 1 if x else 0) df_gy = df.loc[:, genre] df_gy.index = df['release_year'] #各种电影类型的总数量...genre', figsize=(10,6)) plt.xlabel('数量',fontsize=15) plt.ylabel('电影风格',fontsize=15) plt.title('不同电影风格的总数量...set_ylabel('利润', fontsize=15) ax1.set_title('不同电影风格的收益能力', fontsize=20) ax1.set_ylim(0,1.2e11) #次纵坐标轴标签设置为百分比显示...平均利润', fontsize=15) ax3.set_title('不同电影风格的平均收益能力', fontsize=20) #ax3.set_ylim(0,1.2e11) #次纵坐标轴标签设置为百分比显示

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移动产品的指标初探

4）PV 百分比：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 5) 独立设备：指在一天之内（00:00-24:00），访问产品的独立设备总数数。互联网中一般使用IP，相同IP地址只被计算1次。...7) UV百分比：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 8）重度用户：某个用户或移动设备再次访问计为一个重度用户，它的数目即为重度数量。...9）重度用户百分比：重复访客占全部访客的比例。 10）重度用户使用数量：是指某个用户或移动设备除第一次访问之后，又访问或使用产品的次数。...23）总数据：产品自上线之日起至今的各数据量总和。 24）使用量变化率：指对应数据项在当前时间段，与上一个时间段相比较，使用产品的同比变化率。...65）完成结帐率：总的完成付款购物的用户数目/点击了结帐按钮的用户总数。 4.3.

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pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

poj3819 Coverage （求直线与圆的交占直线的百分比）

七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

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