Як розрахувати ковзний максимум у пандах (з прикладами)

Ви можете використовувати такі методи, щоб обчислити постійне максимальне значення в pandas DataFrame:

Спосіб 1: розрахувати максимум ковзання

 df[' rolling_max '] = df. values_column . cummax ()

Спосіб 2: розрахувати ковзний максимум на групу

 df[' rolling_max '] = df. groupby (' group_column '). values_column . cummax ()

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці.

Приклад 1: розрахувати ковзний максимум

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який показує продажі, зроблені щодня в магазині:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})

#view DataFrame
print (df)

    day sales
0 1 4
1 2 6
2 3 5
3 4 8
4 5 14
5 6 13
6 7 13
7 8 12
8 9 9
9 10 8
10 11 19
11 12 14

Ми можемо використати наступний синтаксис, щоб створити новий стовпець, у якому відображатиметься поточне максимальне значення продажів:

 #add column that displays rolling maximum of sales
df[' rolling_max '] = df. dirty . cummax ()

#view updated DataFrame
print (df)

    day sales rolling_max
0 1 4 4
1 2 6 6
2 3 5 6
3 4 8 8
4 5 14 14
5 6 13 14
6 7 13 14
7 8 12 14
8 9 9 14
9 10 8 14
10 11 19 19
11 12 14 19

У новому стовпці під назвою Rolling_max відображається постійне максимальне значення продажів.

Приклад 2: розрахувати ковзний максимум на групу

Припустімо, у нас є наступний DataFrame pandas, який показує щодня продажі в двох різних магазинах:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                             'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   ' sales ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14]})

#view DataFrame
print (df)

   store day sales
0 to 1 4
1 to 2 6
2 to 3 5
3 to 4 8
4 to 5 14
5 to 6 13
6 B 7 13
7 B 8 12
8 B 9 9
9 B 10 8
10 B 11 19
11 B 12 14

Ми можемо використати наведений нижче синтаксис, щоб створити новий стовпець, у якому відображатиметься поточне максимальне значення продажів, згруповане за магазинами:

 #add column that displays rolling maximum of sales grouped by store
df[' rolling_max '] = df. groupby (' store '). dirty . cummax ()

#view updated DataFrame
print (df)

   store day sales rolling_max
0 A 1 4 4
1 to 2 6 6
2 to 3 5 6
3 to 4 8 8
4 to 5 14 14
5 to 6 13 14
6 B 7 13 13
7 B 8 12 13
8 B 9 9 13
9 B 10 8 13
10 B 11 19 19
11 B 12 14 19

У новому стовпці під назвою Rolling_max відображається постійне максимальне значення продажів, згруповане за магазинами.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як видалити рядки в Pandas DataFrame на основі умови
Як відфільтрувати Pandas DataFrame за кількома умовами
Як використовувати фільтр «NOT IN» у Pandas DataFrame