Pandas中一列的累积百分比 - Python

介绍

在Pandas中，我们可以使用cumsum()方法计算一列数据的累计和，但是如果我们想要计算一列数据的累积百分比，应该怎么做呢？本文将介绍如何使用Python和Pandas来计算一列数据的累积百分比。

代码实现

下面是一个示例数据集，我们可以使用Pandas来读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

我们假设数据集包含两列数据：日期和销售金额。接下来，我们将对销售金额一列的数据进行累积百分比计算：

df['销售金额累积百分比'] = df['销售金额'].cumsum() / df['销售金额'].sum() * 100

这行代码将在原数据集中添加一列名为“销售金额累积百分比”的新列，其中包含了该列数据的累积百分比计算结果。

结论

本文介绍了如何使用Python和Pandas来计算一列数据的累积百分比。使用cumsum()方法可以计算数值的累计和，而通过除以总和再乘以100可以得到累积百分比。