计算 Pandas 中每天重置的累积盘中指标答案

【问题标题】：Calculate cumulative intraday measures that reset every day in pandas计算 Pandas 中每天重置的累积盘中指标
【发布时间】：2020-04-16 05:30:39
【问题描述】：

我在 python 中有一个 pandas 数据框，由 date_time 列组成，其中包含日期和时间作为日期时间对象，date 包含日期作为字符串，以及标量测量 t。我想每天计算t的累积值，然后在第二天开始时将其重置为零。有没有一种简单的方法可以做到这一点？我目前正在按df.groupby('date') 对数据框进行分组。

【问题讨论】：

请提供您的数据框示例和所需结果
我确实提供了完整的描述。
@user3607022 你没有提供minimal reproducible example
我提供了一个简短且可重复的描述。
您需要提供您正在使用的数据，以便我们可以重现您的数据/错误并根据您的示例输出为您提供解决方案。

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

重置的累积总和相当于将其应用于组：每个新组将在开始时重置累积总和。

用good minimal reproducible example 说明答案总是更容易：

df = pd.DataFrame([
    ['20191224', '20191224 01:00', 50, 'Merry'], 
    ['20191224', '20191224 02:30', 50, 'Christmas'],
    ['20191225', '20191225 02:00', 50, 'Merry'],
    ['20191225', '20191225 04:25', 50, 'Christmas'],
    ['20191225', '20191225 06:50', 50, ':)']],
    columns = ['date_str', 'date_time', 'quantity', 'msg'])

确保将“date_time”列转换为实际时间戳 (all time formats in documentation)

df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'], format = "%Y%m%d %H:%M")

为了确保您的日期是有序的（重要的是你会cumsum）

df = df.sort_values('date_time')

您可以groupby date_str，因为他们代表您的日常小组：

df.groupby('date_str').agg({
    'quantity': 'sum',
    'message': lambda x: x.join(' ')
})

            quantity                    msg
date_str        
20191224         100        Merry Christmas
20191225         150     Merry Christmas :)

在你的情况下，你想要的是transform cumsum:

df['daily_cum_quantity'] = df.groupby('date_str')['quantity'].transform('cumsum')

导致：

    date_str    date_time             quantity   msg        cum_quantity
0   20191224    2019-12-24 01:00:00   50         Merry      50
1   20191224    2019-12-24 02:30:00   50         Christmas  100
2   20191225    2019-12-25 02:00:00   50         Merry      50
3   20191225    2019-12-25 04:25:00   50         Christmas  100
4   20191225    2019-12-25 06:50:00   50         :)         150

【讨论】：

【解决方案2】：

temp = df.groupby('date')['t'].cumsum().rename('t_cumulative')
df = df.merge(temp, on='date_time', how='outer')

【讨论】：