팬더에서 역누적합을 계산하는 방법

cumsum() 함수는 팬더 DataFrame의 열에 있는 값의 누적 합계를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

다음 구문을 사용하여 열 값의 역누적 합계를 계산할 수 있습니다.

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

이 특정 구문은 my_column 이라는 열에 있는 값의 역누적 합계를 표시하는 pandas DataFrame에 cumsum_reverse 라는 새 열을 추가합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에서 역누적합 계산

연속 10일 동안 매장에서 발생한 총 매출을 보여주는 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

다음 구문을 사용하여 판매 열의 역 누계를 계산할 수 있습니다.

 #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

cumsum_reverse_sales 라는 새 열에는 마지막 행의 누적 판매량이 표시됩니다.

cumsum_reverse_sales 열의 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 10일차 누적 판매량 합계는 7 입니다.
• 10일차와 9일차의 누적 판매량 합계는 11 입니다.
• 10일차, 9일차, 8일차 누적 판매량 합계는 12 입니다.
• 10일차, 9일차, 8일차, 7일차 누적 판매량 합계는 12 입니다.

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 특정 열을 합산하는 방법
Pandas에서 GroupBy 합계를 수행하는 방법
Pandas의 조건에 따라 열을 합산하는 방법