Python中的结构分析pivot_table
来源:互联网 发布:软件 预研报告 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 15:41
结构分析
是在分组以及交叉的基础上,计算各组成部分所占的比重,进而分析总体的内部特征的一种分析方法。
这个分组主要是指定性分组,定性分组一般看结构,它的重点在于占总体的比重。
我们经常把市场比作蛋糕,市场占有率就是一个经典的应用。
另外,股权也是结构的一种,如果你的股票比率大于50%,那就是有绝对的话语权。
import numpyimport pandasdata = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\5.5\\data.csv')bins = [ min(data.年龄)-1, 20, 30, 40, max(data.年龄)+1]labels = [ '20岁以及以下', '21岁到30岁', '31岁到40岁', '41岁以上']data['年龄分层'] = pandas.cut( data.年龄, bins, labels=labels)ptResult = data.pivot_table( values=['年龄'], index=['年龄分层'], columns=['性别'], aggfunc=[numpy.size])ptResult.sum()ptResult.sum(axis=0)ptResult.sum(axis=1)ptResult.div(ptResult.sum(axis=1), axis=0)ptResult.div(ptResult.sum(axis=0), axis=1)#div的第一个参数是除法的分母,例如ptResult.div(ptResult.sum(axis=1), axis=0),#意思是按列把数据除以该行的总和。即得到某一个年龄分层下,男女用户的占比。
阅读全文
0 0
- Python中的结构分析pivot_table
- Python中的交叉分析pivot_table
- 《利用Python进行数据分析》第二章pivot_table报错问题
- 《利用Python进行数据分析》第二章pivot_table报错问题
- 《利用Python进行数据分析》第二章pivot_table报错问题
- 利用python/pandas/numpy做数据分析(三)-透视表pivot_table
- compution average in python: mean(),pivot_table()
- python——pandas的pivot_table使用
- 利用python进行数据分析-pandas.concat/subplots/gropuby/pivot_table,多文件整合、聚合、分组,子图
- Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介
- Python中的结构化数据分析利器-Pandas简介
- python科学计算笔记(七)pandas透视表 pivot_table
- python源码分析----对象结构
- 句法结构中的语义分析
- Python中的序列结构数据类型
- 分析2012年美国选举数据---映射map/透视表pivot_table/聚合groupby/apply
- python二进制协议结构信息分析
- Python自然语言处理 8 分析句子结构
- JZOJ 1349. 最大公约数 (Standard IO)
- win10自带的输入法繁体问题
- 关于Activity的生命周期理解
- javafx tableview表格选中行事件
- 极光推送>>java SDK服务端集成后台项目
- Python中的结构分析pivot_table
- 1155: 字符串比较 多实例
- optee 中静态memory的管理
- js网页通用定时器
- 微软面试100题--001
- maven
- M3U8格式视频下载
- 在ADS1.2下使用JLink V8调试时,突然不能使用,绿灯不亮,多方验证,现已恢复。
- 取模(秒转化成分钟)