按总和分组并进行运行计算
按总和分组并进行运行计算
提问于 2022-09-22 02:06:49
我有df
Sales | Users | DT
40000 234 1/4/2018
500 100 1/23/2018
4000 555 2/4/2018
234 1000 6/4/2018
1000 2000 6/14/2018
50000 1200 9/12/2018
40000 234 1/14/2019
500 100 2/23/2019
2145 555 2/26/2019
344 1000 6/14/2019
1234 1233 6/21/2019
432 5000 11/12/2019是否有方法分组，既可以按yr对销售进行汇总，也可以创建滚动用户总数，因为“我的用户”列既包括新用户，也包括以前的用户，因此基本上是按年分组，然后从下一个日期开始对用户进行汇总--提前日期用户。
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-09-25 09:08:37
根据你提供的数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"Sales": [40000, 500, 4000, 234, 1000, 50000, 40000, 500, 2145, 344, 1234, 432],
"Users": [234, 100, 555, 1000, 2000, 1200, 234, 100, 555, 1000, 1233, 5000],
"DT": ["1/4/2018", "1/23/2018", "2/4/2018", "6/4/2018", "6/14/2018", "9/12/2018", "1/14/2019", "2/23/2019", "2/26/2019", "6/14/2019", "6/21/2019", "11/12/2019"],
}
)df["DT"] = pd.to_datetime(df["DT"]).dt.year
df = (
df.groupby("DT")
.agg(sum)
.pipe(lambda df_: df_.assign(Users=df_["Users"].cumsum()))
.reset_index()
)print(df)
# Output
DT Sales Users
0 2018 95734 5089
1 2019 44655 13211页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73808590
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