003—pandas 按品类销量计算提成金额

需求：

如给出的数数据，按品类汇总，如果累计数量：

• 40以下，提成比例为1%；
• 40及以上，提成比例为2%；
• 80及以上，提成比例为3%；
• 100及以上，提成比例为5%
• 怎么计算每一行的提成金额：提成金额=金额*提成比例

思路：

1. 先按品类分组后计算各品类的累计数量，并将这个数量进行分箱操作，不同区间标为对应的提成比例。
2. 将各分组对应的提成转为字典用于原数据表的映射，这样就得到了每行数据对应的提成比例，最后金额与提成比例计算出提成金额。

使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import pandas as pd

2.读入数据

代码如下（示例）：

df = pd.DataFrame({'品类': [*'CABABDBA'],
                   '数量': [10,20,30,50,10,40,50,90],
                   '金额': range(100,108,1)
                  })
df

#利用 pd.cut() 对以上各品类提成区间进行分箱：
m = pd.cut(df.groupby('品类').数量.sum(),
           bins=[0, 40, 80, 100, float('inf')],
           labels=[0.01,0.02,0.03,0.05]
          )
m

#最后，我们按品类映射提成比例，计算最终的提醒金额：
(
    df.assign(提成比例=df.品类.map(m.to_dict()))
    .assign(提成金额=lambda x: x.金额 * x.提成比例)
)

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总结：

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了数据分箱的简单应用。