<\/p>\n
Mit der Funktion cumsum()<\/a> kann die kumulative Summe der Werte in einer Spalte eines Pandas-DataFrames berechnet werden.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine umgekehrte kumulative Summe<\/strong> von Werten in einer Spalte zu berechnen:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Syntax f\u00fcgt einem Pandas-DataFrame eine neue Spalte namens cumsum_reverse<\/strong> hinzu, die die umgekehrte kumulative Summe der Werte in der Spalte mit der Bezeichnung my_column<\/strong> anzeigt.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die Gesamtverk\u00e4ufe eines Gesch\u00e4fts an 10 aufeinanderfolgenden Tagen anzeigt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine umgekehrt laufende Summe<\/strong> der Verkaufsspalte zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte mit dem Titel cumsum_reverse_sales<\/strong> zeigt die kumulierten Verk\u00e4ufe aus der letzten Zeile<\/em> an.<\/span><\/p>\n So w\u00fcrden wir die Werte in der Spalte cumsum_reverse_sales<\/strong> interpretieren:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So summieren Sie bestimmte Spalten in Pandas<\/a> Mit der Funktion cumsum() kann die kumulative Summe der Werte in einer Spalte eines Pandas-DataFrames berechnet werden. Sie k\u00f6nnen 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 f\u00fcgt […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' cumsum_reverse<\/span> '] = df. loc<\/span> [:: -1<\/span> , ' my_column<\/span> ']. cumsum<\/span> ()[:: -1<\/span> ]<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Berechnen Sie eine umgekehrte kumulative Summe in Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],\n ' sales<\/span> ': [3, 6, 0, 2, 4, 1, 0, 1, 4, 7]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n day sales\n0 1 3\n1 2 6\n2 3 0\n3 4 2\n4 5 4\n5 6 1\n6 7 0\n7 8 1\n8 9 4\n9 10 7\n<\/strong><\/pre>\n #add new column that shows reverse cumulative sum of sales\ndf[' cumsum_reverse_sales<\/span> '] = df. loc<\/span> [:: -1<\/span> , ' sales<\/span> ']. cumsum<\/span> ()[:: -1<\/span> ]\n<\/span>\n#view updated DataFrame\ndf\n<\/span>\nday sales cumsum_reverse_sales\n0 1 3 28\n1 2 6 25\n2 3 0 19\n3 4 2 19\n4 5 4 17\n5 6 1 13\n6 7 0 12\n7 8 1 12\n8 9 4 11\n9 10 7 7<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie eine GroupBy-Summe in Pandas durch<\/a>
So summieren Sie Spalten basierend auf einer Bedingung in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"