資料分析（Python）貢獻度分析 帕累託法則

在任何特定群體中，重要的因子通常只佔少數，而不重要的因子則占多數，因此只要能控制具有重要性的少數因子即能控制全域性。

資料展示

**實現

#-*- coding: utf-8 -*-

#菜品盈利資料 帕累託圖
from __future__ import print_function
import pandas as pd
#初始化引數
dish_profit =
'dish.xls'
#餐飲菜品盈利資料
data = pd.read_excel(dish_profit, index_col = u'菜品id'
)data = data[u'盈利'
].copy(
)data = data.sort_values(ascending =
false
)#逆序排序
import matplotlib.pyplot as plt #匯入影象庫
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
['simhei'
]#用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
#用來正常顯示負號
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"))
#新增注釋，即85%處的標記。這裡包括了指定箭頭樣式。
plt.ylabel(u'盈利（比例）'
)plt.show(
)

python貢獻度分析以及相關性分析小例子

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