pandas数据框-带有重置的运行总和
我想计算给定列中的运行总和（当然，不使用循环）。需要注意的是，我还有另一列指定何时将运行总和重置为该行中存在的值。最好通过以下示例进行说明：
reset val desired_col
0 0 1 1
1 0 5 6
2 0 4 10
3 1 2 2
4 1 -1 -1
5 0 6 5
6 0 4 9
7 1 2 2
desired_col 是我要计算的值。
问题答案：
您可以使用2次cumsum()：
# reset val desired_col
#0 0 1 1
#1 0 5 6
#2 0 4 10
#3 1 2 2
#4 1 -1 -1
#5 0 6 5
#6 0 4 9
#7 1 2 2
df['cumsum'] = df['reset'].cumsum()
#cumulative sums of groups to column des
df['des']= df.groupby(['cumsum'])['val'].cumsum()
print df
# reset val desired_col cumsum des
#0 0 1 1 0 1
#1 0 5 6 0 6
#2 0 4 10 0 10
#3 1 2 2 1 2
#4 1 -1 -1 2 -1
#5 0 6 5 2 5
#6 0 4 9 2 9
#7 1 2 2 3 2
#remove columns desired_col and cumsum
df = df.drop(['desired_col', 'cumsum'], axis=1)
print df
# reset val des
#0 0 1 1
#1 0 5 6
#2 0 4 10
#3 1 2 2
#4 1 -1 -1
#5 0 6 5
#6 0 4 9
#7 1 2 2
-
问题内容： 我有一个数据框，类似： 我想在数据框的末尾添加一个“总计”行： 我尝试使用该命令，但最终得到一个Series，尽管可以将其转换回Dataframe，但它不维护数据类型： 我想维护原始数据帧中的数据类型，因为我需要对总行应用其他操作，例如： 问题答案： 将总计行附加到 仅当您有一列字符串或对象时，才需要进行转换。 这是一个脆弱的解决方案，因此我建议仍然坚持对数据框进行操作。例如。
-
问题内容： 这是我的数据框，应重复5次： 我想要这样的结果： 但是必须有一种比保持追加更聪明的方法。实际上，Im正在处理的数据帧应重复50次。 我还没有发现任何实用的东西，包括类似-—的东西，但它在数据框架上不起作用。 有人可以帮忙吗？ 问题答案： 您可以使用以下功能： 如果只想重复值而不是索引，则可以执行以下操作：
-
问题内容： 我有一张桌子，上面有日期和交易记录。我需要计算运行总计（用总和划分很容易），除了当“金额”中存在负值时需要将其重置为零，然后再次开始计算运行总计。有任何想法吗？ 问题答案： 使用更新变量方法，您可以使用重置选项计算运行总计。
-
问题内容： 如果数据如下所示： 我想复制IsHoliday等于TRUE的行，我可以这样做： 但是是否有更好的方法来执行此操作，因为我需要将假日行重复5次，如果使用上述方法，则必须追加5次。 问题答案： 您可以放入列表中，然后执行以下操作：
-
问题内容： 我有一个重复的行的DataFrame。我想获得一个具有唯一索引且没有重复项的DataFrame。可以丢弃重复的值。这可能吗？做完了吗？ 问题答案： In [29]: df.drop_duplicates() Out[29]: b c 1 2 3 3 4 0 7 5 9
-
问题内容： 我需要删除pandas中数据框的前三行。 我知道会删除最后一行，但我不知道如何删除前n行。 问题答案： 用途： 将为您提供一个没有前三行的新df。