如何在python中计算给定数据帧的WAPE

【问题标题】：How to calculate WAPE for given dataframe in python如何在python中计算给定数据帧的WAPE
【发布时间】：2021-07-26 11:40:30
【问题描述】：

如果我们有以下格式的数据框，我想知道如何计算 WAPE 值。我正在使用python。我需要它来评估预测。

【问题讨论】：

标签： python-3.x forecasting

【解决方案1】：

根据Wikipedia，WAPE（加权绝对百分比误差）可以通过

用绝对偏差之和除以所有产品的总销售额。

在 pandas 中，您可以使用 - 运算符来做到这一点，该运算符将在系列之间按元素工作，结合系列的 abs() 和 sum() 方法（以及常规浮点除法）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Actual': [23, 32, 44, 37, 48, 42, 39],
                   'Forecasted': [25, 30, 41, 34, 45, 47, 40]})

wape = (df.Actual - df.Forecasted).abs().sum() / df.Actual.sum()
print(wape)

0.07169811320754717

【讨论】：