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 numpy
import pandas
data = 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。