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我需要对时间序列中每天的累积值进行分析
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<p>我有一个数据帧,它有一个时间序列。我需要得到第一行,并添加像我的投资。下一行是另一天,我需要比较以获得值差,这将是我1天的累积值</p> <p>我的数据:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/JOv3g.png" rel="nofollow noreferrer">My Data</a></p> <p>翻译: 数据=日期</p> <p>Cota=配额</p> <p>帕特里莫尼奥液化石油气=净值</p> <p>目前,我的代码如下所示:</p> <pre><code>len_fundo = len(self.fundo) investiment = self.fundo.iloc[0] dict_accumulated = {} for value in range(1, len_fundo): next_line = self.fundo.iloc[value] dict_accumulated['Data'] = next_line['Data'] dict_accumulated['Acumulado'] = next_line['PL'] - investiment['PL'] investiment = next_line accumulated = pd.DataFrame(data=dict_accumulated, index=[value]) return accumulated </code></pre> <p>但结果只是最后一行</p> <pre><code> Data Acumulado 4 2019-12-06 942355.3 </code></pre> <p>我知道这是因为python dict不接受重复的键;因此,它会替换密钥,但如何解决此问题? 我需要生成一个新的DF与日期和累计值列为每一天</p> <p>结果将是一个新的DF,如下所示:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/Vr0aC.png" rel="nofollow noreferrer">enter image description here</a></p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我认为你应该使用</p> <pre><code>df['gains'] = df['current'].shift(1) - df['current'] # difference per day df['acumulado'] = df['gains'].cumsum() # for cumulative sum of gains </code></pre> <p>将循环与<code>pandas</code>一起使用通常是不好的做法</p>
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