python - pandas 计算占总数 50% 的值

Question

test={'price':[1,3,4,2,1,2,1,6]}
test=pd.DataFrame(test)
test=test.sort_values('price', ascending=False)
sum_test=test.sum()
test['percentage']=(test/sum_test)*100

我想做的是计算百分比列中总和为 50% 的值的数量。唯一的条件是价格列必须降序排列。在提供的示例数据中，正确的输出为 2。

最初我正在考虑使用带计数的条件，但我走到了死胡同。

test['percentage'].count().where(test['percentage'].sum()<=50,0)

但是，我收到以下错误: 'numpy.int32' 对象没有属性 'where'想知道我哪里出错了吗？

干杯，布兰登

Answer 1

如果您想计算达到 50% 所需的行数，可以这样做:

np.sum(test['percentage'].cumsum()<=50)

这会给你 2。注意

test['percentage'].cumsum()

给予

7     30.0
2     50.0
1     65.0
3     75.0
5     85.0
0     90.0
4     95.0
6    100.0
Name: percentage, dtype: float64

所以上面的结果是百分比的累计总和。然后你可以统计其中有多少小于50%，这是我答案中的第一行代码。