Как продолжить расчеты на фрейме данных

Я не знаю, как продолжить расчет в этой базе данных.

Пример базы данных:

Indicator   Market      Sales     Costs    Volume
Real        Internal    30512     -16577   12469
Real        External    23        -15      8
Real        Other       65        -38      25
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Budget      Internal    0.0        0.0     0.0
Budget      External    3.5       -2.3     60.0
Budget      Other       6.2       -3.9     90.8

Сначала мне нужно свернуть «рынок» в 1, добавив продажи, затраты и объем. то есть:

Indicator   Market      Sales     Costs    Volume
Real        Total       30600     -16630   12502
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Budget      Total       9.7       -6.2     150.8

Затем мне нужно рассчитать «эффект затрат» по следующей формуле:

Эффект затрат: ((реальные затраты/реальный объем)-(бюджетная стоимость/бюджетный объем)) x ((реальный объем + бюджетный объем)/2).

Это было бы: Эффект затрат: ((-16630/12502)-(-6,2/150,8))*(12502+150,8)/2 = -8155,2

Я пытался весь день, но безрезультатно. Должен ли я использовать панд для этого?

Любая помощь будет принята с благодарностью.

«Я пытался весь день, но безрезультатно». Покажите, пожалуйста, что вы пробовали. Как спросить и минимальный воспроизводимый пример

Julien 17.05.2022 07:01
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
1
29
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Это работает

# aggregate Costs and Volumes by Indicator
aggregate = df.groupby('Indicator')[['Costs', 'Volume']].sum()
#              Costs   Volume
# Indicator                  
# Budget        -6.2    150.8
# Real      -16630.0  12502.0
# plug the values into the cost effect formula
cost_effect = (aggregate.loc['Real', 'Costs'] / aggregate.loc['Real', 'Volume'] - aggregate.loc['Budget', 'Costs'] / aggregate.loc['Budget', 'Volume']) * aggregate['Volume'].sum() / 2
# -8155.19213384214
# the latter outcome can be derived a little more concisely by using the difference between the ratios
cost_effect = (aggregate['Costs'] / aggregate['Volume']).diff().iat[-1] * aggregate['Volume'].sum() / 2
# -8155.19213384214

Спасибо!! Я новичок в пандах и думал, что это невозможно сделать.

FelipeMedLev 17.05.2022 13:55

И как мне это сделать, если он сгруппирован по «Индикатор» и, например, «Страна»? Теперь это будет: aggregate = df.groupby('Indicator', 'Country').sum(). Но функция .loc теперь не работает, я получаю KeyError.

FelipeMedLev 17.05.2022 15:11

@FelipeMedLev вы заключаете имена столбцов в квадратные скобки, так что aggregate = df.groupby(['Indicator', 'Country']).sum()

not a robot 17.05.2022 17:40

Другие вопросы по теме