Pandas：如何在一个日期范围内对列值求和答案

【问题标题】：Pandas : How to sum column values over a date rangePandas：如何在一个日期范围内对列值求和
【发布时间】：2018-12-29 12:36:29
【问题描述】：

我试图在基于“日期”列的日期范围内对 colA 的值求和，并将此滚动值存储在新列“sum_col”中但我得到的是所有行的总和 (=100)，而不仅仅是日期范围内的那些。

我不能使用 rolling 或 groupby by，因为我的日期（在真实数据中）不是连续的（有些日子不见了）

艾米的想法如何做到这一点？谢谢。

# Create data frame
df = pd.DataFrame()

# Create datetimes and data
df['date'] = pd.date_range('1/1/2018', periods=100, freq='D')
df['colA']= 1
df['colB']= 2
df['colC']= 3


StartDate = df.date-  pd.to_timedelta(5, unit='D') 
EndDate= df.date

dfx=df
dfx['StartDate'] = StartDate
dfx['EndDate'] = EndDate

dfx['sum_col']=df[(df['date'] > StartDate) & (df['date'] <= EndDate)].sum()['colA']
dfx.head(50)

【问题讨论】：

你能发布一个当前输出和你预期输出的例子吗？

标签： python pandas sum date-range

【解决方案1】：

我不确定您是需要 3 列分别表示 colA、colB、colC 的总和，还是希望用一列表示所有三列的总和，但这里有一个示例，说明如何对 colA 的值求和：

dfx['colAsum'] = dfx.apply(lambda x: df.loc[(df.date >= x.StartDate) & 
                                            (df.date <= x.EndDate), 'colA'].sum(), axis=1)

例如(withperiods=10):

        date  colA  colB  colC  StartDate    EndDate  colAsum
0 2018-01-01     1     2     3 2017-12-27 2018-01-01        1
1 2018-01-02     1     2     3 2017-12-28 2018-01-02        2
2 2018-01-03     1     2     3 2017-12-29 2018-01-03        3
3 2018-01-04     1     2     3 2017-12-30 2018-01-04        4
4 2018-01-05     1     2     3 2017-12-31 2018-01-05        5
5 2018-01-06     1     2     3 2018-01-01 2018-01-06        6
6 2018-01-07     1     2     3 2018-01-02 2018-01-07        6
7 2018-01-08     1     2     3 2018-01-03 2018-01-08        6
8 2018-01-09     1     2     3 2018-01-04 2018-01-09        6
9 2018-01-10     1     2     3 2018-01-05 2018-01-10        6

【讨论】：

非常感谢，正是我需要的！
@user52909 没问题。如果这解决了您的问题，您介意点击左侧的“接受”按钮（对勾图标）吗？

【解决方案2】：

如果我的理解是正确的：

for i in range(df.shape[0]):

    dfx.loc[i,'sum_col']=df[(df['date'] > StartDate[i]) & (df['date'] <= EndDate[i])].sum()['colA']

例如，在(2018-01-01, 2018-01-06) 范围内，总和为6。

date    colA    colB    colC    StartDate   EndDate sum_col
0   2018-01-01  1   2   3   2017-12-27  2018-01-01  1.0
1   2018-01-02  1   2   3   2017-12-28  2018-01-02  2.0
2   2018-01-03  1   2   3   2017-12-29  2018-01-03  3.0
3   2018-01-04  1   2   3   2017-12-30  2018-01-04  4.0
4   2018-01-05  1   2   3   2017-12-31  2018-01-05  5.0
5   2018-01-06  1   2   3   2018-01-01  2018-01-06  5.0
6   2018-01-07  1   2   3   2018-01-02  2018-01-07  5.0 
7   2018-01-08  1   2   3   2018-01-03  2018-01-08  5.0
8   2018-01-09  1   2   3   2018-01-04  2018-01-09  5.0
9   2018-01-10  1   2   3   2018-01-05  2018-01-10  5.0
10  2018-01-11  1   2   3   2018-01-06  2018-01-11  5.0

【讨论】：