python pandas cumsum求累計(jì)次數(shù)的用法
本文主要是針對(duì) cumsum函數(shù)的一些用法。具體應(yīng)用場(chǎng)景看下面的數(shù)據(jù)集。
第一列是userID,第二列是安裝的時(shí)間，第三列是安裝的次數(shù)。
我們現(xiàn)在想做一件事情。就是統(tǒng)計(jì)用戶在某一天前累計(jì)的安裝次數(shù)。
譬如，對(duì)userID為20的用戶，問(wèn)在16天前，其安裝次數(shù)為多少？ 答案應(yīng)該是4次。用python的實(shí)現(xiàn)也很簡(jiǎn)單。
又譬如，userID為44在19天前安裝的次數(shù)，那就應(yīng)該是1+3+1+1=6次。
具體代碼：（假設(shè)數(shù)據(jù)集為data)
由于是針對(duì)每個(gè)userID,所以是需要將userID劃分一下（這個(gè)方法在組內(nèi)排序的時(shí)候有提到，可以參考前面的文章）。
所以才有下面這一句
groupby(['userID'])
然后，分完組后需要統(tǒng)計(jì)的Times，所以就是下面這一句
data['Times'].groupby(['userID'])
最后，我們需要的是累加量，所以，用cumsum()這個(gè)函數(shù)。
data['sum_Times']=data['Times'].groupby(['userID']).cumsum()
用得到的結(jié)果放在一列。
最后得到結(jié)果如下：
可以從sum_Times這列看到，每一個(gè)值都是相應(yīng)userID在前一行的累加值。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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