So berechnen sie eine umgekehrte kumulative summe in pandas

Mit der Funktion cumsum() kann die kumulative Summe der Werte in einer Spalte eines Pandas-DataFrames berechnet werden.

Sie können die folgende Syntax verwenden, um eine umgekehrte kumulative Summe von Werten in einer Spalte zu berechnen:

 df[' cumsum_reverse '] = df. loc [:: -1 , ' my_column ']. cumsum ()[:: -1 ]

Diese spezielle Syntax fügt einem Pandas-DataFrame eine neue Spalte namens cumsum_reverse hinzu, die die umgekehrte kumulative Summe der Werte in der Spalte mit der Bezeichnung my_column anzeigt.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Berechnen Sie eine umgekehrte kumulative Summe in Pandas

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die Gesamtverkäufe eines Geschäfts an 10 aufeinanderfolgenden Tagen anzeigt:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   ' sales ': [3, 6, 0, 2, 4, 1, 0, 1, 4, 7]})

#view DataFrame
df

      day sales
0 1 3
1 2 6
2 3 0
3 4 2
4 5 4
5 6 1
6 7 0
7 8 1
8 9 4
9 10 7

Wir können die folgende Syntax verwenden, um eine umgekehrt laufende Summe der Verkaufsspalte zu berechnen:

 #add new column that shows reverse cumulative sum of sales
df[' cumsum_reverse_sales '] = df. loc [:: -1 , ' sales ']. cumsum ()[:: -1 ]

#view updated DataFrame
df

day sales cumsum_reverse_sales
0 1 3 28
1 2 6 25
2 3 0 19
3 4 2 19
4 5 4 17
5 6 1 13
6 7 0 12
7 8 1 12
8 9 4 11
9 10 7 7

Die neue Spalte mit dem Titel cumsum_reverse_sales zeigt die kumulierten Verkäufe aus der letzten Zeile an.

So würden wir die Werte in der Spalte cumsum_reverse_sales interpretieren:

• Die kumulierte Summe der Verkäufe für Tag 10 beträgt 7 .
• Die kumulierte Summe der Verkäufe für Tag 10 und Tag 9 beträgt 11 .
• Die kumulierte Summe der Verkäufe für Tag 10, Tag 9 und Tag 8 beträgt 12 .
• Die kumulierte Summe der Verkäufe für Tag 10, Tag 9, Tag 8 und Tag 7 beträgt 12 .

Und so weiter.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

So summieren Sie bestimmte Spalten in Pandas
So führen Sie eine GroupBy-Summe in Pandas durch
So summieren Sie Spalten basierend auf einer Bedingung in Pandas