我遇到一種情況，我需要從值增加和減少的 DataFrame 中計算一天的客戶總數。但這里有一個問題：如果我有一個像這樣的數據框DATETIME CLIENTS2018-03-03 08:00:00 12018-03-03 09:00:00 22018-03-03 10:00:00 32018-03-03 11:00:00 42018-03-03 12:00:00 52018-03-03 13:00:00 32018-03-03 14:00:00 42018-03-03 15:00:00 5這一天的最大客戶總數是7因為它上升到5at12:00:00然后值在下一小時減少，但我們不從中減去5，然后它上升到4at14:00:00所以我們添加1，5所以15:00:00我們添加另一個1所以總共有7最大客戶全天。我嘗試過 cumsum() 和 MAX() 因為認為這些會很有用，但是唉......我需要用 SQL 或 Python 來實現它。將不勝感激任何幫助！
2 回答
慕碼人2483693
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您的邏輯是您只想計算進入的訪客，而不是離開的訪客?，F在，如果你取diff()，那么進來的就是正數，離開的就是負數。所以我們可以用 和 再次掩蓋負數0。
咱們試試吧：
dates = df.DATETIME.dt.normalize()
max_visitors = (df.groupby(dates)['CLIENTS'].diff() # find the difference
.fillna(df['CLIENTS']) # these are the first records in the day
.clip(0) # replace negatives with 0
.groupby(dates).sum() # sum by days
)
輸出：
DATETIME
2018-03-03 7.0
Name: CLIENTS, dtype: float64
慕桂英3389331
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如果您的 MySql 版本是 8.0+，那么您可以使用LAG()窗口函數和聚合：
select
? sum(case when clients > prev then clients - prev end) total
from (
? select *, lag(clients, 1, 0) over (order by datetime) prev
? from tablename
? where date(datetime) = '2018-03-03'
) t
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