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pythonで顧客のランク付けをする方法

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takec

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顧客と購買金額が紐づいたデータに対して、
購買金額(合計)の大きさでHigh(上位30%)・Middle・Light(下位30%)の3層に
顧客をランク付けし、その列を新たにデータフレームに加える方法を
教えていただけますでしょうか。

*分析ツールはpythonを使用しております。

*groupbyで顧客別に集計してランキングの番号をつける方法は思いついたのですが、
上記の通り上位30%層~中間層~下位30%層に分類する方法がわかりませんでした。
 
*最終的には以下のようなデータフレームを得たいと思っております。

# 顧客id 購買金額 ランク(追加した列)
1 1 100 Middle
2 2 150 Middle
3 3 50 Middle
4 4 500 High
5 1 100 Middle
6 5 500 High
7 6 100 Middle
8 3 100 Middle
9 7 100 Light
10 8 100 Light

お忙しいところ恐れ入りますが、
ご助言いただけますと幸いです。
よろしくお願いいたします。

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回答 2

+2

groupby().sum() した結果に対して pandas.qcut() を使用してカテゴリ変数を追加すると良いかと思います。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.qcut.html

あとは元のデータにランク情報をDataFrame.join()DataFrame.merge()を使って反映させるだけです。

以下に簡単ですがサンプルを書きましたので参考にしてください

import pandas as pd
import numpy as np

N=100
# 適当なデータを生成
df = pd.DataFrame({
    '顧客id':  np.random.randint(1,11,N),
    '購買金額': np.random.choice(range(50,1000+1,50),N),
})
print(df.head())
#   購買金額  顧客id
#0   800     2
#1   300     4
#2   650    10
#3   600     1
#4   250     9

# 購入金額の合計に応じてユーザーにランクのラベルを付ける
user_df = df.groupby('顧客id')['購買金額'].sum().to_frame()
user_df['ランク'] = pd.qcut(user_df['購買金額'], [0., 0.3, 0.7, 1.], labels=['Light','Middle','High'])
print(user_df)
#      購買金額     ランク
#顧客id
#1     7050    High
#2     3800   Light
#3     3700   Light
#4     6000  Middle
#5     7500    High
#6     1300   Light
#7     6400  Middle
#8     5600  Middle
#9     4100  Middle
#10    7300    High

# 元のデータにランクのラベルを反映
df = df.merge(user_df.loc[:,['ランク']].reset_index(), on='顧客id', how='left')
print(df.head())
   購買金額  顧客id     ランク
#0   800     2   Light
#1   300     4  Middle
#2   650    10    High
#3   600     1    High
#4   250     9  Middle

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  • 2019/03/22 09:14

    なるほど、ビニングでできるんですね。勉強になりました。

    キャンセル

0

pandas.DataFrame.quantile — pandas 0.24.2 documentation
pandas.Series.quantile — pandas 0.24.2 documentation

を使って0.3と0.7の分位数を求め、それに基づいて条件式を組み立てればよいかと思います。

補完してくれるみたいなので、単純には使えないか、適していないかもしれません。

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