如何解决一旦达到阈值，累积熊猫列“重置”
我面临以下数据集的问题：
item price
1 1706
2 210
3 1664
4 103
5 103
6 314
7 1664
8 57
9 140
10 1628
11 688
12 180
13 604
14 86
15 180
16 86
17 1616
18 832
19 1038
20 57
21 2343
22 151
23 328
24 328
25 57
26 86
27 1706
28 604
29 609
30 86
31 0
32 57
33 302
34 328
我想要一个累积总和列，每次达到阈值时“重置”（阅读不要超过它，只要不超过最后一个累积总和数与阈值之间有很大差距就可以了它）。
我尝试了以下代码：
threshold = (7.17*1728)*0.75 #this is equal to 9292.32
df['cumsum'] = df.groupby((df['price'].cumsum()) // threshold)['price'].cumsum()
输出如下：
item price cumsum
1 1706 1706
2 210 1916
3 1664 3580
4 103 3683
5 103 3786
6 314 4100
7 1664 5764
8 57 5821
9 140 5961
10 1628 7589
11 688 8277
12 180 8757
13 604 9061
14 86 9147
15 180 9327 #exceeds threshold
16 86 9413 #
17 1616 1616
18 832 2448
19 1038 3486
20 57 3543
21 2343 5886
22 151 6037
23 328 6365
24 328 6693
25 57 6750
26 86 6836
27 1706 8542
28 604 9146
29 609 9755 #exceeds threshold same below
30 86 9841 #
31 0 9841 #
32 57 9898 #
33 302 10200 #
34 328 328
我的预期结果如下（例如第一部分）：
item price cumsum
1 1706 1706
2 210 1916
3 1664 3580
4 103 3683
5 103 3786
6 314 4100
7 1664 5764
8 57 5821
9 140 5961
10 1628 7589
11 688 8277
12 180 8757
13 604 9061
14 86 9147
15 180 180 #
16 86 266 #
我需要改变什么才能得到这个结果？我也希望能解释一下为什么上面的代码不起作用。
提前致谢。
解决方法
也许成本很高，但它可以工作......
threshold = (7.17*1728)*0.75 #this is equal to 9292.32
df['cumsum'] = df['price'].cumsum()
# handle the cumsum which is gt threshold by loops
n = 1
while True:
print(n)
cond = df['cumsum'].ge(threshold)
if cond.sum():
df.loc[cond,'cumsum'] = df.loc[cond,'price'].cumsum()
else:
break
n += 1
感谢您的所有回复和反馈。
我继续使用以下代码解决了我的问题：
ls = []
cumsum = 0
lastreset = 0
for _,row in df.iterrows():
if cumsum + row.price <= threshold:
cumsum += row.price
else:
last_reset = cumsum
cumsum = row.price
ls.append(cumsum)
df['cumsum'] = ls
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
