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我有每月定价表。我想对每个表进行总和计算。例如，我想获得平均值、标准差、总和等，直到从一开始的那一行。但是当我进行计算时，pandas 会计算整个表。我怀疑我在这里做错了什么。我相信我正在计算整个表，而不是从头开始计算到该行。这是我到目前为止所做的事情以及我的表格示例:
db['TY_MAX'] = db['Annual'] * np.mean(db['TY'][:-1])
db['TY_MIN'] = db['Annual'] * np.sum(db['TY'][:-1])
db['TY_MEAN'] = (db['TY_MAX'] + db['TY_MIN']) / 2
Date Annual Monthly TY TA
0 2005-01-01 1.0924 1.0055 0.994965 0.994729
1 2005-02-01 1.0869 1.0002 0.993100 1.002400
2 2005-03-01 1.0794 1.0026 1.002223 1.004488
3 2005-04-01 1.0818 1.0071 1.004807 1.002085
4 2005-05-01 1.0870 1.0092 1.002300 0.991875
5 2005-06-01 1.0895 1.0010 0.989628 0.993307
6 2005-07-01 1.0782 0.9943 1.000835 1.014281
7 2005-08-01 1.0791 1.0085 1.000741 1.001686
8 2005-09-01 1.0799 1.0102 0.995648 1.007622
9 2005-10-01 1.0752 1.0179 1.000837 0.996169
10 2005-11-01 1.0761 1.0140 1.001022 0.990335
11 2005-12-01 1.0772 1.0042 1.001949 1.003286
12 2006-01-01 1.0793 1.0075 1.002038 0.994739
13 2006-02-01 1.0815 1.0022 1.000092 1.000499
14 2006-03-01 1.0816 1.0027 1.006195 1.010671
15 2006-04-01 1.0883 1.0134 1.009464 1.005329
最佳答案
看来需要rolling :
db['TY_sum'] = db['TY'].rolling(len(db), min_periods=1).sum()
print (db)
Date Annual Monthly TY TA TY_sum
0 2005-01-01 1.0924 1.0055 0.994965 0.994729 0.994965
1 2005-02-01 1.0869 1.0002 0.993100 1.002400 1.988065
2 2005-03-01 1.0794 1.0026 1.002223 1.004488 2.990288
3 2005-04-01 1.0818 1.0071 1.004807 1.002085 3.995095
4 2005-05-01 1.0870 1.0092 1.002300 0.991875 4.997395
5 2005-06-01 1.0895 1.0010 0.989628 0.993307 5.987023
6 2005-07-01 1.0782 0.9943 1.000835 1.014281 6.987858
7 2005-08-01 1.0791 1.0085 1.000741 1.001686 7.988599
8 2005-09-01 1.0799 1.0102 0.995648 1.007622 8.984247
9 2005-10-01 1.0752 1.0179 1.000837 0.996169 9.985084
10 2005-11-01 1.0761 1.0140 1.001022 0.990335 10.986106
11 2005-12-01 1.0772 1.0042 1.001949 1.003286 11.988055
12 2006-01-01 1.0793 1.0075 1.002038 0.994739 12.990093
13 2006-02-01 1.0815 1.0022 1.000092 1.000499 13.990185
14 2006-03-01 1.0816 1.0027 1.006195 1.010671 14.996380
15 2006-04-01 1.0883 1.0134 1.009464 1.005329 16.005844
感谢@Edward Khachatryan 提供更好的答案 expanding :
db['TY_sum'] = db['TY'].expanding(min_periods=1).sum()
print (db)
Date Annual Monthly TY TA TY_sum
0 2005-01-01 1.0924 1.0055 0.994965 0.994729 0.994965
1 2005-02-01 1.0869 1.0002 0.993100 1.002400 1.988065
2 2005-03-01 1.0794 1.0026 1.002223 1.004488 2.990288
3 2005-04-01 1.0818 1.0071 1.004807 1.002085 3.995095
4 2005-05-01 1.0870 1.0092 1.002300 0.991875 4.997395
5 2005-06-01 1.0895 1.0010 0.989628 0.993307 5.987023
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10 2005-11-01 1.0761 1.0140 1.001022 0.990335 10.986106
11 2005-12-01 1.0772 1.0042 1.001949 1.003286 11.988055
12 2006-01-01 1.0793 1.0075 1.002038 0.994739 12.990093
13 2006-02-01 1.0815 1.0022 1.000092 1.000499 13.990185
14 2006-03-01 1.0816 1.0027 1.006195 1.010671 14.996380
15 2006-04-01 1.0883 1.0134 1.009464 1.005329 16.005844
关于python - 使用 pandas 中所有先前的值进行计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51589437/
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