python 使用pandas計算累積求和的方法

使用pandas下的cumsum函數

cumsum：計算軸向元素累積加和,返回由中間結果組成的數組.重點就是返回值是"由中間結果組成的數組"

import numpy as np

'''

arr是一個2*2*3三維矩陣，索引值為0，1，2

cumsum(0)：實現0軸上的累加：以最外面的數組元素為單位，以[[1,2,3],[8,9,12]]為開始實現后面元素的對應累加

cumsum(1)：實現1軸上的累加：以中間數組元素為單位，以[1,2,3]為開始，實現后面元素的對應累加

cumsum(2)：實現2軸上的累加：以最里面的元素為累加單位，即1為開始，實現后面的元素累加

原文：https://blog.csdn.net/yuansuo0516/article/details/78331568

'''

arr = np.array([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]])#2*2*3

print(arr.cumsum(0))

#print(arr.cumsum(2))

#print(arr.cumsum(1))

#print(arr.cumsum(2))

print(arr.size)

以上這篇python 使用pandas計算累積求和的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持我們。

時間： 2019-02-05

Pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來,因此,pandas為時間序列分析提供了很好的支持. Pandas的名稱來自于面板數據(panel data)和python數據分析(data analysis).panel data是經濟學中關于多維數據集的一個術語,在Pandas中也提供了panel的數據類型. 數據結構: Series:一維數組,與Numpy中的一維array類似.二者與Python基本的數據結構List也很相近,其區別是:List中的元素可以是不同的數據類型,而Array和

Python實現按某一列關鍵字分組,并計算各列的平均值,并用該值填充該分類該列的nan值. DataFrame數據格式 fillna方式實現 groupby方式實現 DataFrame數據格式 以下是數據存儲形式: fillna方式實現 1.按照industryName1列,篩選出業績 2.篩選出相同行業的Series 3.計算平均值mean,采用fillna函數填充 4.append到新DataFrame中 5.循環遍歷行業名稱,完成2,3,4步驟 factordatafillna = pd.

一般來說,用pandas處理小于100兆的數據,性能不是問題.當用pandas來處理100兆至幾個G的數據時,將會比較耗時,同時會導致程序因內存不足而運行失敗. 當然,像Spark這類的工具能夠勝任處理100G至幾個T的大數據集,但要想充分發揮這些工具的優勢,通常需要比較貴的硬件設備.而且,這些工具不像pandas那樣具有豐富的進行高質量數據清洗.探索和分析的特性.對于中等規模的數據,我們的愿望是盡量讓pandas繼續發揮其優勢,而不是換用其他工具. 本文我們討論pandas的內存使用,展示怎樣

前言 如果你從事大數據工作,用Python的Pandas庫時會發現很多驚喜.Pandas在數據科學和分析領域扮演越來越重要的角色,尤其是對于從Excel和VBA轉向Python的用戶. 所以,對于數據科學家,數據分析師,數據工程師,Pandas是什么呢?Pandas文檔里的對它的介紹是: "快速.靈活.和易于理解的數據結構,以此讓處理關系型數據和帶有標簽的數據時更簡單直觀." 快速.靈活.簡單和直觀,這些都是很好的特性.當你構建復雜的數據模型時,不需要再花大量的開發時間在等待數據處理的

pandas讀取.寫入csv數據非常方便,但是有時希望通過excel畫個簡單的圖表看一下數據質量.變化趨勢并保存,這時候csv格式的數據就略顯不便,因此嘗試直接將數據寫入excel文件. pandas可以寫入一個或者工作簿,兩種方法介紹如下: 1.如果是將整個DafaFrame寫入excel,則調用to_excel()方法即可實現,示例代碼如下: # output為要保存的Dataframe output.to_excel('保存路徑 + 文件名.xlsx') 2.有多個數據需要寫入多個exce

本次分享將介紹如何在Python中使用Pandas庫實現MySQL數據庫的讀寫.首先我們需要了解點ORM方面的知識 ORM技術 對象關系映射技術,即ORM(Object-Relational Mapping)技術,指的是把關系數據庫的表結構映射到對象上,通過使用描述對象和數據庫之間映射的元數據,將程序中的對象自動持久化到關系數據庫中. 在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy.Java中典型的ORM中間件有:Hibernate,ibatis,speedframework. SQ

Pandas中根據列的值選取多行數據 # 選取等于某些值的行記錄 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 選取某列是否是某一類型的數值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多種條件的選取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 選取不等于某些值的

如下所示: # 選取等于某些值的行記錄 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 選取某列是否是某一類型的數值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多種條件的選取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 選取不等于某些值的行記錄 用 != df.l

python數據分析工具pandas中DataFrame和Series作為主要的數據結構. 本文主要是介紹如何對DataFrame數據進行操作并結合一個實例測試操作函數. 1)查看DataFrame數據及屬性 df_obj = DataFrame() #創建DataFrame對象 df_obj.dtypes #查看各行的數據格式 df_obj['列名'].astype(int)#轉換某列的數據類型 df_obj.head() #查看前幾行的數據,默認前5行 df_obj.tail() #查看后幾

concat 與其說是連接,更準確的說是拼接.就是把兩個表直接合在一起.于是有一個突出的問題,是橫向拼接還是縱向拼接,所以concat 函數的關鍵參數是axis . 函數的具體參數是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的對象集合,一般為列表或者字典 axis=0 是

pandas 中 inplace 參數在很多函數中都會有,它的作用是:是否在原對象基礎上進行修改 inplace = True:不創建新的對象,直接對原始對象進行修改: ?inplace = False:對數據進行修改,創建并返回新的對象承載其修改結果. 默認是False,即創建新的對象進行修改,原對象不變,和深復制和淺復制有些類似. 例: inplace=True情況: import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.rand

當unique列在一個UNIQUE鍵上插入包含重復值的記錄時,我們可以控制MySQL如何處理這種情況:使用IGNORE關鍵字或者ON DUPLICATE KEY UPDATE子句跳過INSERT.中斷操作或者更新舊記錄為新值. mysql> create table menus(id tinyint(4) not null auto_increment, -> label varchar(10) null,url varchar(20) null,unique key(id)); Query

有時候我們想要的數據合并結果是數據的軸向連接,在pandas中這可以通過concat來實現.操作的對象通常是Series. Ipython中的交互代碼如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 = Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie

1.什么是ORM ORM?全拼Object-Relation Mapping. 中文意為?對象-關系映射. 在MVC/MVT設計模式中的Model模塊中都包括ORM 2.ORM優勢 (1)只需要面向對象編程, 不需要面向數據庫編寫代碼. 對數據庫的操作都轉化成對類屬性和方法的操作. 不用編寫各種數據庫的sql語句. (2)實現了數據模型與數據庫的解耦, 屏蔽了不同數據庫操作上的差異. 不在關注用的是mysql.oracle...等. 通過簡單的配置就可以輕松更換數據庫, 而不需要修改代碼. 3.

本文實例講述了Python實現統計python文件中代碼,注釋及空白對應的行數.分享給大家供大家參考,具體如下: 其實代碼和空白行很好統計,難點是注釋行 python中的注釋分為以#開頭的單行注釋 或者以'''開頭以'''結尾 或以"""開頭以"""結尾的文檔注釋,如: ''' hello world ''' 和 ''' hello world''' 思路是用is_comment記錄是否存在多行注釋,如果不存在,則判斷當前行是否以'''開頭,是則

在 C/C++ 中,傳值和傳引用是函數參數傳遞的兩種方式,在Python中參數是如何傳遞的?回答這個問題前,不如先來看兩段代碼. 代碼段1: def foo(arg): arg = 2 print(arg) a = 1 foo(a) # 輸出:2 print(a) # 輸出:1 看了代碼段1的同學可能會說參數是值傳遞. 代碼段2: def bar(args): args.append(1) b = [] print(b)# 輸出:[] print(id(b)) # 輸出:4324106952 b

總結

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