cumsum

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我期待在groupby操作中使用pd.rolling_mean。我想在每個組中都有一個滾動平均值的以前的 elemnets在同一組內。這裏有一個例子： id val 0 1 0 2 0 3 1 4 1 5 2 6 分組由id，這應該轉化爲： id val 0 nan 0 1 0 1.5 1 nan 1 4 2 nan

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cumsum數據隨時間變化的因素

我使用的是來自俄勒岡州的競選捐款數據，我試圖製作一個圖表，顯示每位候選人隨時間推移而貢獻的累計捐款數額。這是我到目前爲止有： ggplot(aes(x = as.Date(contb_receipt_dt, "%d-%b-%y"), y = cumsum(contb_receipt_amt)), data = subset(oregon_data,

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熊貓滾滾cumsum越過後n個元素

使用熊貓，什麼是計算比前n個元素滾動cumsum，例如計算尾隨3天銷售最簡單的方法： df = pandas.Series(numpy.random.randint(0,10,10), index=pandas.date_range('2020-01', periods=10)) df 2020-01-01 8 2020-01-02 4 2020-01-03 1 2020-01-04 0

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快速的方式來獲得在一個數據幀從一個有效值計算列

說我有喜歡 A B 0 0.1880 0.345 1 0.2510 0.585 2 NaN NaN 3 NaN NaN 4 NaN 1.150 5 0.2300 1.210 6 0.1670 1.290 7 0.0835 1.400 8 0.0418 NaN 9 0.0209 NaN 10 NaN NaN 11 NaN NaN 12 NaN NaN

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與交易應用XTS對象的功能中的R

我與一些數據樣本XTS對象： dates <- seq.Date(from = as.Date("2010-01-01", format = "%Y-%m-%d"), to = as.Date("2013-12-01", format = "%Y-%m-%d"), by = "month") sample_data <- cbind(1:length(dates),length(dates)

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如果值變爲負r中

ve <- c(17, -9, 9, -17, 17, -17, 11, -9, 16, -18, 17, 0, 0, -18, 17, 0, 0, -17, 14, -14, 17, -2, 0, -15, 9, -9, 17, -16, 16, -17, 17, -17, 17, -17, 17, -17, 17, -8, 7, -16, 17, -14, 14, -10, 10, -16,

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大熊貓：cumsum忽略前兩行

我有下面幾列一個數據幀： |---------------------| | A | |---------------------| | 0 | |---------------------| | 2.63 | |---------------------| | 7.10 | |---------------------| | 5.70 | |

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蟒大熊貓：由cumsum定義的值組的時間序列，復位總和如果值達到

我有列A和B. 期望的結果的數據幀：如果B的cumsum達到值> = 15，以下對操作應計算0和cumsum> = 15之間的行：df [「Amean」] = df [「A」]。mean（）和df [「Bsum15」] = df [「B」]。然後再將cumsum重置爲0，循環繼續。 example 類似的話題： Python pandas cumsum() reset after hittin

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條件累積減法

這是我data.table是什麼樣子： library(data.table) dt <- fread(' Year Total Shares Balance 2017 10 1 10 2016 12 2 9 2015 10 2 7 2014 10 3 6 2013 10 NA 3 ') ** B

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在熊貓數據幀列裝超過連續n值的更多

假如我有以下數據框df df = pd.DataFrame({"a" : [1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5], "b" : [3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,6,7,7], "c" : [4,4,4,4,4,4,4,4,