Ich möchte eine laufende Summe über einen Pandas-Datenrahmen aufbauen. Ich habe so etwas wie:Laufende Summe in Pandas (ohne Schleife)
10/10/2012: 50, 0
10/11/2012: -10, 90
10/12/2012: 100, -5
Und ich möchte bekommen:
10/10/2012: 50, 0
10/11/2012: 40, 90
10/12/2012: 140, 85
So sollte jede Zelle sein, die Summe von sich selbst und allen früheren Zellen, wie soll ich dies tun, ohne mit einer Schleife.
Wie @JonClements erwähnt , können Sie dies mit der cumsum DataFrame-Methode tun:
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({0: {'10/10/2012': 50, '10/11/2012': -10, '10/12/2012': 100}, 1: {'10/10/2012': 0, '10/11/2012': 90, '10/12/2012': -5}})
In [3]: df
Out[3]:
0 1
10/10/2012 50 0
10/11/2012 -10 90
10/12/2012 100 -5
In [4]: df.cumsum()
Out[4]:
0 1
10/10/2012 50 0
10/11/2012 40 90
10/12/2012 140 85
Aus irgendeinem Grund, dies für meinen Fall nicht funktioniert. Ich musste tun: df ['XYX'] = df ['XYZ']. Cumsum() –
@ user1815357 sehr seltsam! Macht es Ihnen etwas aus, ein Beispiel als ein Problem auf GitHub zu veröffentlichen (vielleicht ist es ein Bug) https://github.com/pydata/pandas/issues?direction=desc&sort=updated&state=open –
Sicher. Wird in wenigen Stunden tun. –
In Pandas ist es statt kumulativ Ich denke, 'erweitert' genannt:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/computation.html#expanding-window-moment-functions
Wie auch immer, können Sie die exanding_sum Funktion können Sie erreichen, was Sie wollen: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.stats.moments.expanding_sum.html
Hinweis - die normale n ame für "running sum" ist "cumulative sum" - üblicherweise verkürzt auf "cumsum" - eine schnelle Suche in der Dokumentation und du solltest gut gehen :) –
Danke @JonClements, das war was ich gesucht habe. Ich konnte den Begriff, den ich suchte, einfach nicht finden. – leo
(etwas) bezogen werden: http://stackoverflow.com/questions/12370349/reasoning-about-consecutive-data-points-without-using-iteration – codeape