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python pandas cumsum求累计次数的用法

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本文主要是针对 cumsum函数的一些用法。具体应用场景看下面的数据集。


第一列是userID,第二列是安装的时间,第三列是安装的次数。

我们现在想做一件事情。就是统计用户在某一天前累计的安装次数。

譬如,对userID为20的用户,问在16天前,其安装次数为多少? 答案应该是4次。用python的实现也很简单。

又譬如,userID为44在19天前安装的次数,那就应该是1+3+1+1=6次。

具体代码:(假设数据集为data)

由于是针对每个userID,所以是需要将userID划分一下(这个方法在组内排序的时候有提到,可以参考前面的文章)。

所以才有下面这一句

groupby(['userID'])

然后,分完组后需要统计的Times,所以就是下面这一句

data['Times'].groupby(['userID'])

最后,我们需要的是累加量,所以,用cumsum()这个函数。

data['sum_Times']=data['Times'].groupby(['userID']).cumsum()

用得到的结果放在一列。

最后得到结果如下:


可以从sum_Times这列看到,每一个值都是相应userID在前一行的累加值。

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