如何从数据帧中获取最后15个值的总和

Question

所以我正在切片我的timeseries数据，但是对于某些列，我需要能够得到被切片的元素的总和。例如，如果你有

s = pd.Series([10, 30, 21, 18])
s = s[::-2]

在这种情况下，我需要得到一系列元素的总和，所以我需要

3   39
1   40

作为输出。我见过像.cumsum（）这样的东西，但我找不到任何东西可以对一系列元素求和

Answer 1

仅基于标题的答案是df[-15:].sum()，但似乎您正在寻找对每组切片执行计算

为了解决这个问题，pandas提供了window utilities。因此，您可以简单地执行以下操作：

s = pd.Series([10, 30, 21, 18])
s.rolling(2).sum()[::-2].astype(int)

返回：

3    39
1    40
dtype: int64

此外，只要您可以用任何其他值替换2，并且.rolling方法也适用于数据帧对象，它就可以扩展

Answer 2

我不太明白第一列代表什么。但第二列似乎是总和结果

如果您获得了正确的切片，那么很容易通过sum()获得sum，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.arange(0, 10).reshape(-1, 2)
pd.DataFrame(data).iloc[2:].sum(axis=1)

输出为：

2 9
3 13
4 17
dtype: int64