如何用Python计算DataFrame中各产品NPI占总NPI的比例？

假设你的DataFrame包含产品和NPI两列，示例结构如下：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {
    '产品': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'NPI': [10, 20, 15, 5, 25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

实现步骤： #

• 第一步：计算每个产品的NPI总和
  用groupby按产品分组后，对NPI列求和：

product_npi_sum = df.groupby('产品')['NPI'].sum()

执行后会得到一个Series，索引为产品名称，值为对应产品的NPI总和。

• 第二步：计算所有产品的总NPI
  直接对原DataFrame的NPI列求和即可：

total_npi = df['NPI'].sum()

• 第三步：计算每个产品占总NPI的比例
  将每个产品的NPI总和除以总NPI：

product_npi_ratio = product_npi_sum / total_npi

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    '产品': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
    'NPI': [10, 20, 15, 5, 25, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个产品NPI总和
product_npi_sum = df.groupby('产品')['NPI'].sum()
# 计算总NPI
total_npi = df['NPI'].sum()
# 计算占比
product_npi_ratio = product_npi_sum / total_npi

# 输出结果
print("每个产品的NPI总和：")
print(product_npi_sum)
print("\n每个产品NPI占总NPI的比例：")
print(product_npi_ratio)

执行后输出：

每个产品的NPI总和：
产品
A    30
B    45
C    30
Name: NPI, dtype: int64

每个产品NPI占总NPI的比例：
产品
A    0.30
B    0.45
C    0.30
Name: NPI, dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20602598