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GROUP BYとはSQL文のひとつで、SELECT文において特定の列の値が等しい行ごとに表をグループ化します。

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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2022/05/14 07:26

編集2022/05/14 17:35

【前提】

#今回扱う顧客データ(仮) df = target_online_retail_data_tb #同じCustomerIDを持つデータに対して、購買価格の和を求める df1 = df[['CustomerID', 'TotalPrice']].groupby('CustomerID').sum().reset_index() #降順にする df2 = df1.sort_values('TotalPrice', ascending = False) #降順にしたデータを4等分する df3 = pd.qcut(df2['TotalPrice'], 4, duplicates = 'drop') #等分したそれぞれのデータに対して、購買金額の和を求める df4 = df2.groupby(df3)['TotalPrice'].sum()

顧客情報(仮)が入ったデータを読み込み、合計購買金額('TotalPrice')を降順に設定。
合計購買金額の降順に並んだ購買者をn等分するために、groupbyを利用しました。
今回はn=4で行った所、以下の結果を得ることが出来ました。

TotalPrice (-0.001, 307.245] 194130.090 (307.245, 674.45] 503836.852 (674.45, 1661.64] 1161895.311 (1661.64, 280206.02] 7051545.651 Name: TotalPrice, dtype: float64

【質問内容】
ここで質問させて頂きたいことがあります。

①等分したそれぞれのグループの購買金額の和(上のコードの最右列)が「データ全体の合計金額の何%を占めているか」が知りたいです。
→(その割合を上のコード結果の右側に追加したい)

そのためには、一度上のコードをDataFrame型に戻す作業が必要になるのでしょうか?
それともpandasの関数やらを使用して、そのまま求めることが出来ますか?

※DataFrame型をはじめとして、コードの型について未だ浅学です。質問自体がおかしい場合は、その旨を言って頂けると助かります。

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