Pandas Groupby를 사용하여 각 주 내 사무실당 매출 비율을 계산하는 방법은 무엇입니까?

Groupby를 사용한 Pandas 전체 비율

특정 주에서 사무실당 매출 비율을 계산하는 것은 Pandas의 groupby를 사용하여 수행할 수 있습니다. 그러나 원하는 결과를 얻으려면 추가 단계가 필요합니다.

주, 사무실 ID 및 매출을 나타내는 열이 포함된 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. Pandas를 가져오고 DataFrame을 생성할 수 있습니다.

import pandas as pd

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)]})

각 사무실과 주에 대한 총 매출을 계산하려면 해당 열을 기준으로 그룹화할 수 있습니다.

state_office = df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})

특정 주의 사무실당 매출을 주별로 그룹화하고 각 사무실의 매출을 전체 주로 나누는 함수를 적용할 수 있습니다. 매출:

state_pcts = state_office.groupby(level=0).apply(lambda x:
                                                 100 * x / float(x.sum()))

이렇게 하면 각 사무실의 매출 비율이 포함된 DataFrame이 생성됩니다.

print(state_pcts)
                     sales
state office_id           
AZ    2          16.981365
      4          19.250033
      6          63.768601
CA    1          19.331879
      3          33.858747
      5          46.809373
CO    1          36.851857
      3          19.874290
      5          43.273852
WA    2          34.707233
      4          35.511259
      6          29.781508

이 방법은 특정 주의 사무실당 매출 비율을 " '' 도달하여 주 전체의 매출을 합산하는 그룹비의 주 수준까지 도달합니다.

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