


Prozentsatz der Gesamtsumme mit Groupby in Pandas
Dieser Artikel konzentriert sich auf eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse: die Berechnung des Prozentsatzes einer Gesamtsumme für jeden Gruppe innerhalb eines DataFrame. Hier ist die Frage und eine Lösung mit Pandas.
Frage:
Ich habe eine CSV-Datei mit den Spalten „Staat“, „Büro-ID“ und „Verkäufe“. Ich möchte den Prozentsatz des Umsatzes pro Büro in einem bestimmten Bundesstaat berechnen, wobei die Summe aller Prozentsätze in jedem Bundesstaat 100 % beträgt.
Lösung:
Zu erreichen Dazu müssen wir eine zweite Groupby-Ebene erstellen.
Zunächst können wir ein Groupby-Objekt basierend auf „state“ und „office_id“ erstellen. Spalten:
Dann erstellen wir einen neuen DataFrame, indem wir jeden Umsatzwert durch die entsprechende Summe nach Bundesstaat dividieren:
Dieser Ansatz verfolgt die Summe der Verkäufe pro Bundesstaat Dabei wird sichergestellt, dass der Prozentsatz jeder Gruppe innerhalb eines Staates 100 % beträgt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie berechnet man mithilfe von Pandas den Prozentsatz des Umsatzes pro Büro in jedem Bundesstaat?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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