我在 pandas 中有這個數據框： day customer amount0 1 cust1 5001 2 cust2 1002 1 cust1 503 2 cust1 1004 2 cust2 2505 6 cust1 20我想創建一個新列“amount2days”，以便匯總過去兩天每個客戶的金額，以獲得以下數據框： day customer amount amount2days ----------------------------0 1 cust1 500 500 (no past transactions)1 2 cust2 100 100 (no past transactions)2 1 cust1 50 550 (500 + 50 = rows 0,2 3 2 cust1 100 650 (500 + 50 + 100, rows 0,2,3)4 2 cust2 250 350 (100 + 250, rows 1,4) 5 6 cust1 20 20 (notice day is 6, and no day=5 for cust1)即我想執行以下（偽）代碼：df['amount2days'] = df_of_past_2_days['amount'].sum()對于每一行。最方便的方法是什么？我希望在一天內執行求和，但天數不一定必須在每個新行中增加，如示例所示。我仍然想總結過去兩天的金額。
1 回答
呼如林
TA貢獻1798條經驗 獲得超3個贊
我認為這只是幾天的滾動：
def get_roll(x):
s = pd.Series(x['amount'].values,
index=pd.to_datetime('1900-01-01') + pd.to_timedelta(x['day'], unit='D')
)
return pd.Series(s.rolling('2D').sum().values, index=x.index)
df['amount2days'] = (df.groupby('customer').apply(get_roll)
.reset_index(level=0, drop=True)
)
輸出：
day customer amount amount2days
1 1 cust1 500 500.0
2 1 cust2 100 100.0
3 1 cust1 50 550.0
4 2 cust1 100 650.0
5 2 cust2 250 350.0
6 3 cust1 20 120.0
選項 2：由于您只想計算兩天的累計金額，因此今天的金額僅加上前一天的金額。所以我們可以利用shift：
df['amount2days'] = df.groupby(['customer','day'])['amount'].cumsum()
# shift the last item of the previous day and add
df['amount2days'] += (df.drop_duplicates(['day','customer'],keep='last')
.groupby(['customer'])['amount2days'].shift()
.reindex(df.index)
.ffill()
.fillna(0)
)
添加回答
舉報
0/150
提交
取消