Процент продаж по офисам в Pandas: groupby и расчеты

Быстрый ответ

Для расчёта доли каждого значения от общей суммы по группам воспользуйтесь методом transform(), примененным к GroupBy. Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame 'df' со столбцами 'group_col' и 'value_col'
df['Процент'] = df.groupby('group_col')['value_col'].transform(lambda x: 100 * x / x.sum())

В результате в 'df' появится новый столбец 'Процент', который отображает процентное содержание каждого элемента в его группе.

Исследование альтернативных подходов и способов повышения эффективности

Несмотря на то, что предложенный метод прост и понятен, существуют и другие варианты, которые могут пригодиться при работе с большими данными.

Вызов цепочки методов для улучшения читаемости кода

Воспользовавшись цепочкой вызовов методов, код становится более ясным и структурированным:

# Вызов цепочки методов для улучшения читаемости кода
df['Процент'] = (df.groupby('group_col')['value_col']
                      .transform('sum')
                      .pipe(lambda x: 100 * df['value_col'] / x))

Оптимизация для работы с большими данными

Когда принимаете решение работать с большими объемами данных, полезно исследовать различные способы вычислений для выбора наиболее быстрого метода. Для этого оцените эффективность различных подходов при помощи команды %timeit:

# Проверяем скорость различных методов
%timeit df.groupby('group_col')['value_col'].transform('sum')
%timeit df.groupby('group_col')['value_col'].apply(lambda x: x.sum())

Функция apply() может работать медленнее, так как она подходит для более широкого круга задач, но в определенных случаях она может быть незаменимой.

Тонкости агрегирования данных с помощью GroupBy

Теперь, когда мы знаем, как работать с методом из раздела "Быстрый ответ", давайте поглубже исследуем некоторые нюансы.

Расчет процентного соотношения данных по штатам

Допустим, вам необходимо рассчитать процентное соотношение данных по штатам для различных категорий продуктов:

# Расчёт общего объема продаж в каждом штате и забыть о необходимости использования Excel
df['state_total'] = df.groupby('state')['sales'].transform('sum')

# Распределение долей продаж по штатам
df['office_percentage'] = (df['sales'] / df['state_total']) * 100

Pandas автоматически проводит расчет процентного соотношения таким образом, чтобы суммарная доля в каждом штате составляла 100%.

Использование функции div

Функция div в Pandas представляет собой надежный инструмент для объединения данных в процессе вычисления.

# Синхронность расчетов всегда впечатляет
df['Процент'] = df['sales'].div(df.groupby('state')['sales'].transform('sum'), level='state') * 100

Осторожно с apply()

Не забывайте о том, что apply() может выполняться довольно медленно. Несмотря на большие возможности этой функции, она не всегда подойдет для всех задач!

Визуализация

Демонстрация применения groupby для расчёта процентного соотношения на примере:

| До использования GroupBy: 🐱🐱🐶🐰🐰🐰🐱 |
|---|
| Диспозиция среди эмоджи-животных |

Применяем groupby и вносим порядок:

Группа 🐱: 🐱🐱🐱
Группа 🐶: 🐶
Группа 🐰: 🐰🐰🐰
# Эмоджи-животные теперь живут в гармонии

И получаем итог:

| Эмодзи | Процент  |
|--|---------|
| 🐱| 50%       |
| 🐶| 16.667%   |
| 🐰| 33.333%   |
# Теперь каждое эмодзи получило свою справедливую часть

Баланс восстановлен!

Продвинутые техники и классические ошибки для энтузиастов

Изучим некоторые продвинутые приёмы и узнаем о распространённых ошибках.

Обход нулевых значений

В процессе работы с данными могут появиться нулевые значения. Можно исправить ситуацию, корректируя NaN или добавляя очень малые числа:

# Внимание: деление на ноль возможно!
df['Процент'] = df.groupby('group_col')['value_col'].transform(lambda x: 100 * x / (x.sum() or np.finfo(float).eps))

Работа с несколькими столбцами сразу

При вычислении вложенных процентных значений вы можете применить группировку по нескольким столбцам сразу:

# Применим группировку по нескольким столбцам
df['Процент'] = df.groupby(['state', 'city'])['sales'].transform(lambda x: 100 * x / x.sum())

Это позволит рассчитать процентную долю продаж для каждого офиса внутри каждого города и штата.

Ситуации, когда не стоит использовать transform

Если вам нужно выполнить одновременное агрегирование по нескольким столбцам или возникают проблемы с соответствием индексов DataFrame, transform может оказаться не самым подходящим выбором.

Полезные материалы

1. pandas GroupBy: Ваш гид по группировке данных в Python – Real Python — исчерпывающее руководство по использованию groupby.
2. Group by: разделяй и властвуй — документация pandas 2.2.0 — официальная документация pandas.
3. python – Pandas: процент от общего количества с GroupBy – Stack Overflow — дискуссия и поиск решений на Stack Overflow.
4. Понимание функции Transform в Pandas – Practical Business Python — отличная статья о применении transform.
5. Метод groupby() в Pandas dataframe – GeeksforGeeks — полный обзор метода dataframe.groupby().
6. Агрегирование и Группировка | Руководство по науке о данных на Python — глубокий анализ концепций, связанных с агрегированием и группировкой.