Python数据分析与挖掘实战第三章笔记之贡献度分析代码

tatumWei

于 2018-05-30 21:10:34 发布

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分类专栏：数据分析与数据挖掘

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本文介绍了一种基于帕累托法则的贡献度分析方法，并通过Python代码实现了一个具体的案例，展示了如何利用帕累托图来识别关键因素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# 贡献度分析：又称帕累托分析，原理是帕累托法则，又称20/80定律。80%的利润常常来自于20%的最畅销产品，剩下的80%的产品只产生了20%的利润。
# 帕累托图代码
from __future__ import print_function
import pandas as pd
dish_profit='E:/WTTfiles/自我学习/机器学习/python数据分析与挖掘实战/chapter3/demo/data/catering_dish_profit.xls'
data=pd.read_excel(dish_profit,index_col=u'菜品名')
data=data[u'盈利'].copy()
sorted(data)#书中代码有问题，应该成此处代码
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.figure()
data.plot(kind='bar')
plt.ylabel(u'盈利(元)')
p=1.0*data.cumsum()/data.sum()
p.plot(color='r',secondary_y=True,style='-o',linewidth=2)
plt.annotate(format(p[6],'.4%'),xy=(6,p[6]),xytext=(6*0.9,p[6]*0.9),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.ylabel(u'盈利(比例)')
plt.show()