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以其他列为条件获取累积和Pandas
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<p>我想创建一个列,显示在department 99中发生的先前购买(每个客户)的累计计数(滚动总和)</p> <p>我的数据框架如下所示;其中每一行都是一个单独的事务。在</p> <pre><code> id chain dept category company brand date productsize productmeasure purchasequantity purchaseamount sale 0 86246 205 7 707 1078778070 12564 2012-03-02 12.00 OZ 1 7.59 268.90 1 86246 205 63 6319 107654575 17876 2012-03-02 64.00 OZ 1 1.59 268.90 2 86246 205 97 9753 1022027929 0 2012-03-02 1.00 CT 1 5.99 268.90 3 86246 205 25 2509 107996777 31373 2012-03-02 16.00 OZ 1 1.99 268.90 4 86246 205 55 5555 107684070 32094 2012-03-02 16.00 OZ 2 10.38 268.90 5 86246 205 97 9753 1021015020 0 2012-03-02 1.00 CT 1 7.80 268.90 6 86246 205 99 9909 104538848 15343 2012-03-02 16.00 OZ 1 2.49 268.90 7 86246 205 59 5907 102900020 2012 2012-03-02 16.00 OZ 1 1.39 268.90 8 86246 205 9 921 101128414 9209 2012-03-02 4.00 OZ 2 1.50 268.90 </code></pre> <p>我这样做了:</p> ^{pr2}$ <p>更新:</p> <pre><code>id dept date purchase purchase_count_dept99(desired) id1 199 date1 $10 0 id1 99 date1 $10 1 id1 100 date1 $50 1 id1 99 date2 $30 2 id2 100 date1 $10 0 id2 99 date1 $10 1 id3 99 date3 $10 1 </code></pre> <p>应用此项:</p> <pre><code>shopdata6['transaction_99'] = np.where(shopdata6['dept']==99, 1, 0) shopdata6['transaction_99'] = shopdata6.groupby(['id'])['transaction_99'].transform('cumsum') </code></pre> <p>结果看起来不错,但正确吗?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<pre><code>shopdata6['transaction_99'] = np.where(shopdata6['dept']==99, 1, 0) shopdata6['transaction_99'] = shopdata6.groupby(['id'])['transaction_99'].transform('cumsum') </code></pre>
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