使用Python根据几个因素将一个数字划分为多个组

Question

我有整个德国的零售数据，比如啤酒收入。现在，我想找到一种方法，根据每个城市的人均GDP和每个城市的消费支出，将这个数字划分为596个德国城市。在那之后，我可以得到德国每个城市的啤酒收入。

我的假设是:城市啤酒=城市消费支出*x+城市人均国内生产总值* y.然后城市啤酒之和=全国啤酒

你能建议一下用Python的哪种算法或一种方法吗？非常感谢。

Answer 1

你的假设不太好。一些城市的啤酒消费占其总消费量的比例可能更大。

我认为一个更好的假设是，这是啤酒总消费量的一个可变部分，比方说，城市I消费占全国啤酒消费的一小部分，习在某种程度上依赖于GDP和城市消费。

要找到习，首先将GDP规模划分为三角洲、1-三角洲，三角洲是一个非常接近于零的正数，并保持其相对顺序。要做到这一点，考虑到最大的GDP是GDPmax，最小的GDP是GDPmin。然后，将每个GDPi映射到

scaleGDPi = (GDPi - GDPmin) *(1-2* delta)/(GDPmax-GDPmin) + delta。

以类似的方式，也将消费规模扩大到德尔塔，1-三角洲.

然后，考虑xi = scaleGDPi * scaleConsumationi *x，您将得到(城市啤酒)i= scaleGDPi * scaleConsumationi *x*国家啤酒。

通过强制规定城市啤酒的总和等于国家啤酒，你就可以得到：

X=1/ (sum scaleGDPi * scaleConsumationi)。

因此，城市啤酒= (scaleGDPi * scaleConsumationi *国家啤酒)/(sum scaleGDPi * scaleConsumationi)。

我认为这将是一个更充分的模型化你的问题。

Answer 2

假设您有一些文件文本或csv中的销售数据，并根据我们可以在城市中划分的行进行一些列。

因此，您可以逐行读取此文件，并在字典中添加记录，该字典的键是您的城市名称或城市id，值可以是属于该城市的销售数据列表列表。所以现在这本字典会把你所有的销售数据都分在城市里。应该有点像

dict = {
  'city1': [[col1,col2,col3],[col1,col2,col3],[col1,col2,col3]],
  'city2': [[col1,col2,col3],[col1,col2,col3],[col1,col2,col3]]
}