python pandas 累積和・構成比について

python pandas 累積和・構成比について

■pandasのcumsum() を使って各データの累積和と累積構成比を算出してみる。

rename3=pd.DataFrame(rename3)
rename3['kouseihi'] = rename3[5]/ rename3[5].sum()
rename3['ruiseki'] = rename3[5].cumsum() / rename3[5].sum()
rename3.head(10)

	総数	ruiseki	ruiseki
1	665265	0.706619	0.706619
2	143601	0.859147	0.152528
3	56127	0.918763	0.059616
4	28285	0.948806	0.030043
5	16012	0.965813	0.017007
6	9836	0.976261	0.010447
7	6278	0.982929	0.006668
8	4120	0.987305	0.004376
9	3021	0.990514	0.003209
10	2066	0.992708	0.002194

Jupyter lab で水平表示させる

Jupyter lab で水平表示させる

Jupyter lab おまじないのコード
paddingで表示間隔の設定が可能

class display(object):
    """Display HTML representation of multiple objects"""
    template = """<div style="float: left; padding: 10px;">
    <p style='font-family:"Courier New", Courier, monospace'>{0}</p>{1}
    </div>"""
    def __init__(self, *args):
        self.args = args
        
    def _repr_html_(self):
        return '\n'.join(self.template.format(a, eval(a)._repr_html_())
                         for a in self.args)
    
    def __repr__(self):
        return '\n\n'.join(a + '\n' + repr(eval(a))
                           for a in self.args)

3つのコマンドを実行

aa=report.groupby("日")[["いいね"]].aggregate(["mean", "median",max,min,sum]).head()
bb=report.groupby("日")[["リツイート"]].aggregate(["mean", "median",max,min,sum]).head()
display('aa.head()', 'bb.head()')