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我有一个 df,其中包含 JIRA 票证的多个每周快照。我想计算年初至今的票数。
df 看起来像这样:
pointInTime ticketId
2008-01-01 111
2008-01-01 222
2008-01-01 333
2008-01-07 444
2008-01-07 555
2008-01-07 666
2008-01-14 777
2008-01-14 888
2008-01-14 999
因此,如果我 df.groupby(['pointInTime'])['ticketId'].count()
我可以获得每个快照中的 ID 计数。但是我想要实现的是计算累计和。
并且有一个 df 看起来像这样:
pointInTime ticketId cumCount
2008-01-01 111 3
2008-01-01 222 3
2008-01-01 333 3
2008-01-07 444 6
2008-01-07 555 6
2008-01-07 666 6
2008-01-14 777 9
2008-01-14 888 9
2008-01-14 999 9
因此对于 2008-01-07
票数将是 2008-01-07
的计数 + 2008-01-01
的计数>。
最佳答案
使用GroupBy.count
和 cumsum
, 然后 map
结果返回到“pointInTime”:
df['cumCount'] = (
df['pointInTime'].map(df.groupby('pointInTime')['ticketId'].count().cumsum()))
df
pointInTime ticketId cumCount
0 2008-01-01 111 3
1 2008-01-01 222 3
2 2008-01-01 333 3
3 2008-01-07 444 6
4 2008-01-07 555 6
5 2008-01-07 666 6
6 2008-01-14 777 9
7 2008-01-14 888 9
8 2008-01-14 999 9
关于python - 如何使用时间点计算 Pandas 中的累积 groupby 计数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56651686/
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看XXX数据如下: lala XXX = EL String [XXX] | TXT String | MMS String 为此,XXX数据yppz是由 lala
我是一名优秀的程序员,十分优秀!