<\/p>\n
Funkcji cumsum()<\/a> mo\u017cna u\u017cy\u0107 do obliczenia skumulowanej sumy warto\u015bci w kolumnie pandy DataFrame.<\/span><\/p>\n Aby obliczy\u0107 odwrotn\u0105 skumulowan\u0105 sum\u0119<\/strong> warto\u015bci w kolumnie, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni:<\/span><\/p>\n Ta konkretna sk\u0142adnia dodaje now\u0105 kolumn\u0119 o nazwie cumsum_reverse<\/strong> do pandy DataFrame, kt\u00f3ra wy\u015bwietla odwrotn\u0105 skumulowan\u0105 sum\u0119 warto\u015bci w kolumnie oznaczonej my_column<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych pand, kt\u00f3ra pokazuje ca\u0142kowit\u0105 sprzeda\u017c dokonan\u0105 przez sklep przez 10 kolejnych dni:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni, aby obliczy\u0107 odwrotn\u0105 sum\u0119 bie\u017c\u0105c\u0105<\/strong> kolumny sprzeda\u017cy:<\/span><\/p>\n Nowa kolumna zatytu\u0142owana cumsum_reverse_sales<\/strong> wy\u015bwietla skumulowan\u0105 sprzeda\u017c z ostatniego wiersza<\/em> .<\/span><\/p>\n Oto jak zinterpretowaliby\u015bmy warto\u015bci w kolumnie cumsum_reverse_sales<\/strong> :<\/span><\/p>\n I tak dalej.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w pandach:<\/span><\/p>\n Jak sumowa\u0107 okre\u015blone kolumny w Pandach<\/a> Funkcji cumsum() mo\u017cna u\u017cy\u0107 do obliczenia skumulowanej sumy warto\u015bci w kolumnie pandy DataFrame. Aby obliczy\u0107 odwrotn\u0105 skumulowan\u0105 sum\u0119 warto\u015bci w kolumnie, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni: df[’ cumsum_reverse ’] = df. loc [:: -1 , ’ my_column ’]. cumsum ()[:: -1 ] Ta konkretna sk\u0142adnia dodaje now\u0105 kolumn\u0119 o nazwie cumsum_reverse do pandy DataFrame, kt\u00f3ra wy\u015bwietla […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2829","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n df[' cumsum_reverse<\/span> '] = df. loc<\/span> [:: -1<\/span> , ' my_column<\/span> ']. cumsum<\/span> ()[:: -1<\/span> ]<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad: oblicz odwrotn\u0105 sum\u0119 skumulowan\u0105 w pandach<\/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
Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n
Jak wykona\u0107 sum\u0119 GroupBy w Pandach<\/a>
Jak sumowa\u0107 kolumny na podstawie warunku w Pandach<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"