如何从一列计算过去X周数据的百分比？

从一列计算过去X周数据的百分比，可以按照以下步骤进行：

首先，确定需要计算百分比的数据列，并将其按照时间顺序排列。
然后，确定需要计算的时间范围，即过去X周。
根据时间范围，筛选出符合条件的数据，可以使用日期函数或者条件语句进行筛选。
对筛选出的数据进行计算，计算方法为：过去X周的数据总和除以全部数据的总和，再乘以100，得到百分比。
最后，将计算得到的百分比结果进行展示或者存储，可以使用图表、表格或者其他形式进行展示。

举例来说，假设我们有一列销售额数据，需要计算过去4周的销售额占总销售额的百分比：

确定销售额数据列，并按照时间顺序排列。
确定时间范围为过去4周。
筛选出过去4周的数据，可以使用日期函数筛选出符合条件的数据。
对筛选出的数据进行计算，计算方法为：过去4周的销售额总和除以全部销售额的总和，再乘以100，得到百分比。
将计算得到的百分比结果进行展示或者存储，可以使用图表、表格等形式展示。

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请注意，以上链接仅为示例，具体产品选择应根据实际需求进行评估和选择。

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七步搞定一个综合案例，掌握pandas进阶用法！

本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。 ? 案例引入现有一批销售数据，如下图所示： ?...2.分组聚合按照需求，需要计算每个城市每个子类别下产品的销售总量，因此需要按照city和sub_cate分组，并对amt求和。为计算占比，求得的和还需要和原始数据合在一块作为新的一列。...计算的结果作为新的一列amt_sum添加到原数据上。...3.分组排序由于我们最终需要取排序Top3(或top50%)的产品，因此需要在各组内先按照销售量降序排列，再计算百分比，最后求累计百分比。也可以先计算每个产品各自的占比，再排序之后求累计百分比。...再来看一下city='杭州'，sub_cate='用品'的结果。 ? 可以看到最后一列cum_pct已经按照pct列计算了累计百分比。

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1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。...当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。当我们把一列转换成category类型时，pandas会用一种最省空间的int子类型去表示这一列中所有的唯一值。 ? object数据类型 ?

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这些功能在数据集中不易获得，但计算起来很简单： ? 上面的代码块需要的内存为零，不需要时间执行！这是因为代码导致创建虚拟列。...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算，否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要 10GB 的 RAM。好吧，我们来绘制旅行时间的分布图： ?...一周中每天和一天中每小时的车费与出行距离的平均比率上面的数字是有道理的：最好的收入发生在高峰时段，特别是在一周工作日的中午。...因此，作为 trip_distance 列的对应项，让我们计算上车和下车位置之间的最短可能距离，我们称之为 arc_distance： ?...在一周的某一时间和某一天，现金和卡支付的一部分看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比和一周中的一天和一天中的时间相关的函数。

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第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。...数据准备先来看一下日活和留存的定义，对任何一款App而言，这两个指标都是很重要的。日活(Daily Active User，即DAU)顾名思义即每天的活跃用户，至于如何定义就有多种口径了。...)}) uid_count.reset_index(inplace=True) uid_count 我们增加了一列精确到天的日期数据，便于后续分组。...分别计算次日留存率，7日，14日留存率。 ? SQL方式次日留存计算同前面计算日环比周同比一样，我们可以采用自连接的方式，但连接的条件除了日期外，还需要加上uid，这是一个更加严格的限制。...至此，我们完成了SQL和pandas对日活和留存率的计算。小结本篇文章我们研究了非常重要的两个概念，日活和留存。探讨了如何用SQL和pandas进行计算。日活计算比较简单。

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R绘制堆积柱形图

前面给大家讲了☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比，有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。...我们还是以☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比中的数据为例 #读入数据 a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\...t",header=T,row.names=1) #生成png图片，删除之前的堆积柱形图 png(file="before.png",width=560,height=400) #设置图片右边空白宽度，...水平微调 col=rainbow(20), #颜色 bty="n" #图注不要边框 ) dev.off() #删除前两行 b=a[-(1:2),] #利用apply函数对列做处理...，除以每列之和 result <- apply(b,2,function(x)x/(sum(x))*100) #检查每列之和是不是100% colSums(result) #数据导出 write.table

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时间序列预测的零样本学习：TimeGPT vs. TiDE

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时间序列预测的零样本学习是未来还是炒作：TimeGPT和TiDE的综合比较

并且合并了公共假日和二元季节性特征来增强数据集。预测范围是16周，也就是说想要预测未来16周的情况。...，并且没有缺失值；确保从开始日期到结束日期的日期序列中不存在间隙；日期列必须采用Pandas可识别的格式；TimeGPT可以进行数据缩放（归一化等）所以可以跳过这一步；对于预测多个时间序列，需要一个列来唯一地标识每个序列...我们读取自己处理好的数据集 df = pd.read_csv('data/data.csv', parse_dates=['delivery_week']) 然后添加周和月的二元季节性特征: # add...这里使用平均绝对百分比误差(MAPE)作为比较指标，这样可以防止实际销售量的泄露，又能看到实际的对比结果。...另外还需要说明的是这里为了简单对比所以我们没有进行人工的特征工程和使用XGB等提升树的模型进行计算。

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