python 使用pandas计算累积求和的方法

使用pandas下的cumsum函数

cumsum：计算轴向元素累积加和,返回由中间结果组成的数组.重点就是返回值是"由中间结果组成的数组"

import numpy as np

'''

arr是一个2*2*3三维矩阵，索引值为0，1，2

cumsum(0)：实现0轴上的累加：以最外面的数组元素为单位，以[[1,2,3],[8,9,12]]为开始实现后面元素的对应累加

cumsum(1)：实现1轴上的累加：以中间数组元素为单位，以[1,2,3]为开始，实现后面元素的对应累加

cumsum(2)：实现2轴上的累加：以最里面的元素为累加单位，即1为开始，实现后面的元素累加

原文：https://blog.csdn.net/yuansuo0516/article/details/78331568

'''

arr = np.array([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]])#2*2*3

print(arr.cumsum(0))

#print(arr.cumsum(2))

#print(arr.cumsum(1))

#print(arr.cumsum(2))

print(arr.size)

以上这篇python 使用pandas计算累积求和的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-02-05

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 数据结构: Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和

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pandas读取.写入csv数据非常方便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量.变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写入excel文件. pandas可以写入一个或者工作簿,两种方法介绍如下: 1.如果是将整个DafaFrame写入excel,则调用to_excel()方法即可实现,示例代码如下: # output为要保存的Dataframe output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx') 2.有多个数据需要写入多个exce

本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写.首先我们需要了解点ORM方面的知识 ORM技术 对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational Mapping)技术,指的是把关系数据库的表结构映射到对象上,通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,将程序中的对象自动持久化到关系数据库中. 在Python中,最有名的ORM框架是SQLAlchemy.Java中典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,speedframework. SQ

Pandas中根据列的值选取多行数据 # 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的

如下所示: # 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 != df.l

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有,它的作用是:是否在原对象基础上进行修改 inplace = True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改: ​inplace = False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果. 默认是False,即创建新的对象进行修改,原对象不变,和深复制和浅复制有些类似. 例: inplace=True情况: import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.rand

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有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接,在pandas中这可以通过concat来实现.操作的对象通常是Series. Ipython中的交互代码如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 = Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie

1.什么是ORM ORM 全拼Object-Relation Mapping. 中文意为 对象-关系映射. 在MVC/MVT设计模式中的Model模块中都包括ORM 2.ORM优势 (1)只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. 不用编写各种数据库的sql语句. (2)实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. 不在关注用的是mysql.oracle...等. 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码. 3.

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