Question

让我们说我有这样的数据

df = pd.DataFrame({"MONTHS":[1,2,3,4,5,6], "METRIC":[430,584,648,571,610,535]})

df = pd.DataFrame（{“ MONTHS”：[1,2,3,4,5,6]，“ METRIC”：[430,584,648,571,610,535]}）我想做的就是找到指标列的总和= 3378

 MONTHS  METRIC                     MONTHS NEW_METRIC            NEW_METRIC
 1          430                      0       3378                 sum of METRIC
 2          584                      1       3378                 sum of METRIC
 3          648        -->           2       2948     explain  previous value-lag of metric(3378-430)
 4          571                      3       2364              previous value-lag of metric(2948-584)    
 5          610                      4       1716              =2364-648
 6          535                      5       1145              =1716-571
                                     6       535               =1145-535

因此，这里基本上创建了一个新行，添加了0，并且对应的新指标是总和，对于值1，它也是新指标的总和，但是从month = 2开始，它应该减去指标与前一行值的滞后值同样的列（3378-430）的第3个月，直到最后一个月（2948-584）的第4个月是（2364-648）等。我使用了以下代码。

df["METRIC"].sum() - df["METRIC"].reindex(np.arange(0, 7)).shift(2).fillna(0)

但我希望将前两个值相加，但稍后应使用前一个值-df [“ METRIC”]。reindex（np.arange（0，7））。shift（2）.fillna（0）。从第3个月起，新指标将失效，因为我需要使用以前的值而不是指标总和。我该如何纠正？

Answer 1

您可以减去累计和。

df.METRIC.sum() - df.METRIC.reindex(np.arange(df.shape[0]+1)).shift(2).cumsum().fillna(0)

0    3378.0
1    3378.0
2    2948.0
3    2364.0
4    1716.0
5    1145.0
6     535.0
Name: METRIC, dtype: float64

熊猫插入第一行并加上一列的总和，然后使用列

1 个答案: