帕累托分析(贡献度分析):即二八定律
目的:通过二八原则寻找属于20%的关键决定性因素。
随机生成数据
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10)*1000+3000,index = list('ABCDEFGHIJ'),columns = ['销量']) #避免出现负数
df.sort_values('销量',ascending = False,inplace = True) #按大小倒序排序 df.plot(kind = 'bar',alpha = 0.7)s = df['销量'].cumsum()/df['销量'].sum() key = df[s >= 0.8].index[0] #累计销量占比达到0.8的第一个索引标签 position = df.index.tolist().index(key) #上述得到的索引标签的位置 print('累计占比超过80%%的节点为%s,对应索引位置为%s'%(key,p)) print('关键产品为',df.index.tolist()[:position+1])s.plot(secondary_y = True,linestyle='--',marker='.',color = 'g') #在柱状图中使用y轴为副坐标轴,生成累计销量占比的折线图 plt.axhline(0.8,linestyle='--',color = 'r')