将 cumsum 限制为仅前 4 行
Limit cumsum to only the previous 4 rows
初学者问题:
我想在我的数据框上创建一个累积和列,但我只希望该列添加前 4 行(包括当前行)的值。我还需要对框架中的每个新 'Type' 重新开始计数。
这就是我想要的:
Type Value Desired column
A 1 -
A 2 -
A 1 -
A 1 5
A 2 6
A 2 6
B 2 -
B 2 -
B 2 -
B 2 8
B 1 7
B 1 6
您可以通过 apply
在我们 groupby
类型之后输入 rolling_sum
来完成此操作。例如:
>>> df["sum4"] = df.groupby("Type")["Value"].apply(lambda x: pd.rolling_sum(x,4))
>>> df
Type Value sum4
0 A 1 NaN
1 A 2 NaN
2 A 1 NaN
3 A 1 5
4 A 2 6
5 A 2 6
6 B 2 NaN
7 B 2 NaN
8 B 2 NaN
9 B 2 8
10 B 1 7
11 B 1 6
pandas用NaN
表示缺失数据;如果你真的想要 -
,你也可以这样做,使用
df["sum4"] = df["sum4"].fillna('-')
初学者问题:
我想在我的数据框上创建一个累积和列,但我只希望该列添加前 4 行(包括当前行)的值。我还需要对框架中的每个新 'Type' 重新开始计数。
这就是我想要的:
Type Value Desired column
A 1 -
A 2 -
A 1 -
A 1 5
A 2 6
A 2 6
B 2 -
B 2 -
B 2 -
B 2 8
B 1 7
B 1 6
您可以通过 apply
在我们 groupby
类型之后输入 rolling_sum
来完成此操作。例如:
>>> df["sum4"] = df.groupby("Type")["Value"].apply(lambda x: pd.rolling_sum(x,4))
>>> df
Type Value sum4
0 A 1 NaN
1 A 2 NaN
2 A 1 NaN
3 A 1 5
4 A 2 6
5 A 2 6
6 B 2 NaN
7 B 2 NaN
8 B 2 NaN
9 B 2 8
10 B 1 7
11 B 1 6
pandas用NaN
表示缺失数据;如果你真的想要 -
,你也可以这样做,使用
df["sum4"] = df["sum4"].fillna('-')