Question

我正在尝试对字典中的部分会话进行求和，以便获得当前和上周的总计。

在一项测试中，我已将JSON转换为熊猫数据框。我正在使用.sum（）函数汇总熊猫的会话总数。但是，我还需要知道本周和前一周的总会话数。我尝试了几种方法来求和（-1：-7）和（-8：-15）的值，但是我很确定我需要使用.iloc。

IN：

response = requests.get("url")
data = response.json()
df=pd.DataFrame(data['DailyUsage'])

total_sessions = df['Sessions'].sum()
current_week= df['Sessions'].iloc[-1:-7]
print(current_week) 
total_sessions =['current_week'].sum

OUT：

Series([], Name: Sessions, dtype: int64)
AttributeError 'list' object has no attribute 'sum'

注意：我已经尝试过使用pd.to_numeric和不使用pd.to_numeric，并且还使用了slice和sum方法的语法变化。 Pandas感觉不太像Python，因此我对下一步的想法一无所知。

Answer 1

假设from tkinter import * import tkinter.ttk as ttk class MainGUI: def __init__(self, master): self.master = master self.data_view = ttk.Treeview(master) self.data_view['columns'] = ["Date", "Item 1", "Item 2", "Item 3", "Item 4", "Source", "Destination", "Cart #",] self.data_view['show'] = 'headings' self.data_view.heading("Date", text="Date") self.data_view.heading("Item 1", text="Item 1") self.data_view.heading("Item 2", text="Item 2") self.data_view.heading("Item 3", text="Item 3") self.data_view.heading("Item 4", text="Item 4") self.data_view.heading("Source", text="Source") self.data_view.heading("Destination", text="Destination") self.data_view.heading("Cart #", text="Cart #") self.data_view.pack() self.scan_entry = ttk.Entry(master) self.scan_entry.pack() self.scan_entry.bind('<Return>', self.parseEntry) self.scan_entry.focus() self.close_button = ttk.Button(master, text="Close", command=lambda:print('want to close app')) self.close_button.pack(anchor='se') def parseEntry(self,event): #self.scan_entry.delete(0,'end') self.data_view.insert('',END,values=('',self.scan_entry.get(),'','','','','','')) #If contains certain characters, maybe insert into Source or Destination if 'a' in self.scan_entry.get(): self.data_view.insert('',END,values=('','','','','',self.scan_entry.get(),self.scan_entry.get(),'')) if __name__=='__main__': master=Tk() maingui=MainGUI(master) master.mainloop()每天保持有效，并且您仅比较当前和前一周，则可以使用df['Sessions']为最近的14个值创建每周总和。

reshape

然后，您可以对每一行求和并获得每周的总和，最近的将是第一个元素。

weekly_matrix = df['Sessions'][:-15:-1].values.reshape((2, 7))

编辑：代码的工作方式

让我们看一维数组，该数组由pandas系列的values属性访问。它包含最近14天，从最新到最旧的顺序排列。我将其称为import numpy as np weekly_sum = np.sum(weekly_matrix, axis=1) current_week = weekly_sum[0] previous_week = weekly_sum[1]。

然后在x = array([14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])上调用数组的reshape函数，以将该数据拆分为具有2行7列的2D数组（矩阵）。

reshape函数的默认行为是先填充一行中的所有列，然后再移动到下一行。因此，x [0]将是整形数组中的元素（1,1），x [1]将是元素（1,2），依此类推。在元素（1,7）用x [6]填充（到本周结束）之后，下一个元素x [7]将被放置在（2,1）中。这一直持续到完成整形操作为止，并在（2,7）中放置了x [13]。

这导致x（当前周）的前7个元素位于第一行，x（前一周）的后7个元素位于第二行。这叫做x。

weekly_matrix

由于现在我们可以将每个星期的值组织在一个矩阵中，因此我们可以使用numpy.sum函数来完成操作。 numpy.sum可以使用weekly_matrix = x.reshape((2, 7)) # weekly_matrix = array([[14, 13, 12, 11, 10, 9, 8], # [ 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]])参数，该参数将控制如何计算值：

如果axis，则将所有元素加在一起。
如果axis=None，则将添加每列中的所有行。对于axis=0，这将导致7个元素的1D数组（[21，19， 17，15，13，11，9]，这不是我们想要的结果实际上每周增加相等的天数。）
如果为weekly_matrix（作为解决方案的情况），则将添加每一行中的所有列，对于axis=1，将生成2元素的1D数组。此结果的顺序数组遵循矩阵中各行的相同顺序（即元素 0是第一行的总和，元素1是第一行的总和第二行）。因为我们知道第一行是当前星期，所以第二行是上周，我们可以提取信息使用这些索引
```
weekly_matrix
```

Answer 2

要对固定数量的值进行分组和求和，例如使用每日数据和每周汇总，请考虑groupby。您可以通过适当地切片系列来实现或的后退：

WriteEndElement()

如何从熊猫数据帧中求出一个切片

2 个答案: