У меня есть кадр данных panda, который выглядит следующим образом, он создается с помощью команды groupby, а затем сортируется по количеству пользователей, чтобы дать мне количество пользователей для верхней комбинации функций X.
count_28day, Feature1, Feature2, Feature3
5000 a1 b1 c1
1000 a2 b2 c2
50 a3 b3 c3
Я пытаюсь построить cdf распределения пользователей. Мне не нужно знать особенности. Я просто хочу показать лучшие комбинации X функций, которые дадут мне 90% от общего числа пользователей.
Я делаю это очень хакерским способом.
topx = table.count_28day.sort_values(ascending=False).cumsum()/sum(table.count_28day)
ser_cdf = pd.Series(topx.tolist()[1:100], index=pd.Series(range(1,100)))
ser_cdf.plot(drawstyle='steps')
Есть ли более элегантный способ сделать это с помощью гистограммы или ecdf или чего-то еще?
