Pandas -在每个周期后重置CUMSUM

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助开发人员在数据处理和数据分析方面更加高效和便捷。

在Pandas中，CUMSUM是一个用于计算累积和的函数。它可以对指定的数据进行累积求和操作，并返回一个包含累积和的新的Series或DataFrame。

在每个周期后重置CUMSUM是指在进行累积求和操作时，当遇到一个新的周期（例如日期、时间等）时，将累积和重新置为初始值，重新开始计算累积和。

这种操作在某些场景下非常有用，例如在时间序列数据中，可以通过在每个时间周期后重置CUMSUM来计算每个周期内的累积和，以便更好地分析和理解数据的变化趋势。

以下是一个示例代码，演示了如何在每个周期后重置CUMSUM：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列的DataFrame
data = {'date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D'),
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在每个周期后重置CUMSUM
df['cumsum_reset'] = df.groupby(df['date'].dt.month)['value'].cumsum().reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果如下：

        date  value  cumsum_reset
0 2022-01-01      1             1
1 2022-01-02      2             3
2 2022-01-03      3             6
3 2022-01-04      4            10
4 2022-01-05      5            15
5 2022-01-06      6            21
6 2022-01-07      7            28
7 2022-01-08      8            36
8 2022-01-09      9            45
9 2022-01-10     10            55

在上述示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame。然后，使用groupby函数按照月份对数据进行分组，并对每个分组的数值列进行累积求和操作。最后，通过reset_index函数重置索引，得到每个周期后重置的累积和。

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