Pandas 熊猫为线性回归积累数据

我试图调整我的数据，以便累积每天的总金额。例如

`Created` `total_gross`  `total_gross_accumulated`
Day 1     100            100
Day 2     100            200
Day 3     100            300
Day 4     100            400

你知道我该如何更改代码以使累计总量可用吗

这是我的数据

我的代码：

from sklearn import linear_model

def load_event_data():
    df = pd.read_csv('sample-data.csv', usecols=['created', 'total_gross'])
    df['created'] = pd.to_datetime(df.created)
    return df.set_index('created').resample('D').sum().fillna(0)

event_data = load_event_data()

X = event_data.index
y = event_data.total_gross

plt.xticks(rotation=90)
plt.plot(X, y)
plt.show()

列表理解是实现这一点的最有效的方法

简短回答：

这将为您提供所需的新列：

n = event_data.shape[0]

# skip line 0 and start by accumulating from 1 until the end
total_gross_accumulated =[event_data['total_gross'][:i].sum() for i in range(1,n+1)]

# add the new variable in the initial pandas dataframe
event_data['total_gross_accumulated'] = total_gross_accumulated

或更快

event_data['total_gross_accumulated'] = event_data['total_gross'].cumsum()

---

长答案： 使用数据的完整代码：

import pandas as pd

def load_event_data():
    df = pd.read_csv('sample-data.csv', usecols=['created', 'total_gross'])
    df['created'] = pd.to_datetime(df.created)

    return df.set_index('created').resample('D').sum().fillna(0)


event_data = load_event_data()

n = event_data.shape[0]

# skip line 0 and start by accumulating from 1 until the end
total_gross_accumulated =[event_data['total_gross'][:i].sum() for i in range(1,n+1)]

# add the new variable in the initial pandas dataframe
event_data['total_gross_accumulated'] = total_gross_accumulated

---

结果:

event_data.head(6)

#            total_gross  total_gross_accumulated
#created
#2019-03-01      3481810                  3481810
#2019-03-02         4690                  3486500
#2019-03-03            0                  3486500
#2019-03-04            0                  3486500
#2019-03-05            0                  3486500
#2019-03-06            0                  3486500


X = event_data.index
y = event_data.total_gross_accumulated

plt.xticks(rotation=90)
plt.plot(X, y)
plt.show()

---

太好了，这很有效。谢谢你，瑟拉费姆。我刚刚在这里了解了这个命令：

event\u data['cumsum']=event\u data['total\u gross'].cumsum（）

，实际上它只使用一行。任何反对这种方法的东西？是的，我已经在我的回答中包括了这一点。两者是等价的。你的方法似乎很好。考虑一下我的回答。干杯