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我有以下多级数据框(部分)
Px_last FINAL RETURN Stock_RES WANTED
Stock Date
ALKM 10/27/2016 0.0013 1 -53.85 NaN -53.85
1/17/2017 0.0009 1 111.11 NaN 57.26
1/18/2017 0.0012 1 233.33 NaN 290.60
1/23/2018 0.0012 1 16.67 NaN 307.26
1/30/2018 0.0019 1 -42.11 NaN 265.16
ANDI 12/28/2017 0.0017 1 370.59 NaN 370.59
2/14/2018 0.0324 1 20.00 NaN 390.59
APPZ 9/22/2017 0.0002 1 -50.00 NaN -50.00
12/5/2017 0.0001 1 -100.00 NaN -150.00
12/6/2017 0.0001 1 0.00 NaN -150.00
我可以用下面的代码对整个数据框做一个累加和
df3['TTL_SUM'] = df3['RETURN'].cumsum()
但我想要做的是每只股票的累计总和,但是当我执行以下操作时,我得到一列 NaN。有谁知道我在这里做错了什么?查看上面的数据框
df3['Stock_RES'] = df3.groupby(level=0)['RETURN'].sum()
当我将它分配给一个变量时它似乎确实有效,但最终我想在数据框中获取它
RESULTS = df3.groupby(level=0)['RETURN'].sum()
谁能帮帮我。对我来说似乎是相同的代码,所以不确定为什么它不会直接添加到数据框中。
最佳答案
您在 groupby
上下文中使用了 sum
而不是 cumsum
。
df.assign(WANTED1=df.groupby('Stock').RETURN.cumsum())
Px_last FINAL RETURN Stock_RES WANTED WANTED1
Stock Date
ALKM 10/27/2016 0.0013 1 -53.85 NaN -53.85 -53.85
1/17/2017 0.0009 1 111.11 NaN 57.26 57.26
1/18/2017 0.0012 1 233.33 NaN 290.60 290.59
1/23/2018 0.0012 1 16.67 NaN 307.26 307.26
1/30/2018 0.0019 1 -42.11 NaN 265.16 265.15
ANDI 12/28/2017 0.0017 1 370.59 NaN 370.59 370.59
2/14/2018 0.0324 1 20.00 NaN 390.59 390.59
APPZ 9/22/2017 0.0002 1 -50.00 NaN -50.00 -50.00
12/5/2017 0.0001 1 -100.00 NaN -150.00 -150.00
12/6/2017 0.0001 1 0.00 NaN -150.00 -150.00
关于python - 在 Pandas 的多级索引上使用 cumsum 方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49394700/
我正在尝试在 pandas 中找到一个矢量化解决方案,该解决方案在电子表格中很常见,即在基于实际 cumsum 的结果跳过或设置固定值的情况下进行 cumsum。我有以下内容: A 1 0
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每当超过给定的 cumsum 阈值时,我需要有关对连续行进行分组的帮助。当超过此阈值时,也应重新启动 cumsum(为零),如下所示: Index Values Regular CumS
我对 python 还很陌生。我尝试对每个客户进行累积总和,以查看相应的不活动月份(标志:1 或 0)。因此,当我们有 0 时,需要重置 1 的累积和。当我们有新客户端时,也需要重置。请参阅下面的示例
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我正在尝试使用reduce函数在python中编写累积和的版本。这是到目前为止我的代码: from functools import reduce def my_cum_sum(arg): r
问题:给定一个二叉搜索树,其中的键是数字,我们将定义操作“cumsum”(累积和的简写),它切换树中每个节点的键所有小于或等于它的键的总和。 例如, 在这个例子中, 根中的键 5 切换为值 10:根中
我是 pandas 的新手,我可以将 cumsum 添加为 df.cumsum(axis=1) y0 y1 y2 0 2 3 4 1 2 2 3 2 0 0
我有一个正数向量,使得 - 如果数字大于或等于 1,则相加 - 如果数字小于 1,则乘以累积和。 例如 > set.seed(0) > x x [1] 3.0 0.9 0.9 1.0 3.0 0.
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这个问题在这里已经有了答案: Cumsum with reset when 0 is encountered and by groups (2 个回答) Cumulative sum that res
dict={"asset":["S3","S2","E4","E1","A6","A8"], "Rank":[1,2,3,4,5,6],"number_of_attributes":[2,1,2,2,
这个问题在这里已经有了答案: Restart cumsum and get index if cumsum more than value (3 个答案) 关闭 2 年前。 我想在每次超过阈值 10
我想修改 cumsum 函数。我想将负值更改为 0。并且当有一个不同于 0 的新 D 值时,则使用 D-S。 下面的例子: TD % group_by(product) %>% mutate(res
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带有数据框: df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5) , hour = rep(1:5, 3)
In [46]: d = np.random.randn(10, 1) * 2 In [47]: df = pd.DataFrame(d.astype(int), columns=['data'])
我目前正在尝试创建一个累积总和列,该列将根据 Game_ID 创建一个累积总和,但一次只计算与 Game_ID 相关的值。例如,玩家 A 在 Game_ID == 1 中拍摄 20 次,在 Game_
我正在尝试计算每组从最后一行到第一行的cumsum。 示例数据: t1 ts var val val2 1 a 0 2 2 a 0 2 3 a 0
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!