問題タブ [cumsum]

パンダの月次バケットのテーブルから在庫の在庫を計算しようとしています。これはテーブルです：

これまでの私のコードは次のとおりです。

返す

これは良いことですが、私が使用する視覚化方法では、(1) グループ (「商品」) ごとに同じ数のデータ ポイント、(2) 時系列の同じ範囲 (つまり、最初の月と最後の月は同じ) が必要です。すべての時系列) および (3) どの時系列にも「ギャップ」がないこと (データポイントのある最小 (月) と最大 (月) の間の月)。

パンダでこれを行うにはどうすればよいですか? この構造は少し非効率的かもしれませんが、一般的な流れに固執したいと思います。おそらく、ギャップを埋めるために「後処理」を挿入することは可能です。

アップデート

以下の回答を要約すると、私はこれを行うことにしました。

私も追加しました

入力テーブルに似たテーブルを取得するには:

これは、インストラクターから出された MATLAB の質問です。

問題をどのように解決したかについての私のコードは次のとおりです。回答キーを見て、教授が cumsum を使用していることに気付きましたが、確率に関して私のコードで実際に何をしているのか理解できません。正しい出力が得られましたが、明確にしたい:

私の質問は、正しい確率を得るために cumsum が実際に何をしているのかということです。言われなければ使わなかったので、cumsum が間違った答えを与えているようにさえ感じます。

ミリ秒で表された別の列に、これらのデルタの累積合計として timedeltas を持つ pandas DataFrame があります。以下に例を示します。

CumSum[ms] の最大値を指定した後、累積合計が 0 から再開されるようにしたいと考えています。たとえば、上記の例で最大値が 3000 の場合、結果は次のようになります。

モジュロ演算子を使用して調査しましたが、結果の累積値が指定された制限と等しい場合にのみゼロにリセットすることに成功しました (つまり、500 % 500 の cumsum[ms] がゼロに等しい)。

ご意見をお寄せいただきありがとうございます。さらに情報を提供できる場合はお知らせください。

私はこのようなマトリックスを持っています

Pythonで列ごとに部分合計を取得するにはどうすればよいですか?

次のような列を持つ 2 つの大きな行列 (1800L;1800C)、epeq と triax があります。

epeq=
0
1
1
2
1
0
3
3
1
1
0
2
1
1
1

トライアックス=
-1
1
3
1
-2
-3
-1
1
2
3
2
1
-1
-3
-1
1

ご覧のとおり、トライアックス カラムには正と負の要素のサイクルがあります。トライアックスの各サイクルの開始時に epeq の累積合計が必要であり、この値は次のようにサイクル中に一定に保たれます。

epeq_cr =
0
1
1
1
1
1
11
11
11
11
11
11
11
11
17

この手順を epeq 行列のすべての列に適用します。私はそのコードを持っていますが、何かが欠けています。

次のように単純化された非常に大きなデータセットがあります。

次のコードでカウントを集計できます。

cumsumしかし、累積データのラグを 1 にするか、現在の行を無視したいです。結果は次のようになります。

Rでこれを行う方法を考えてみませんか？たぶん 1 よりも大きなラグがあっても？

再現性に関するデータ:

R にこのサンプル データセットがあります。

Rainforest.Segment私がやりたいのは、支払い額の現在の合計を作成し、要因ごとに異なるシリーズに分けることです。支払い日までにデータセットを注文しました

私が持っているものは次のとおりです。ggplot(dataset, aes(x=dateofpayment, y=cumsum(PAYMENTAMOUNT), colour=Rainforest.Segment, group=Rainforest.Segment)) + geom_line()

正しいプロットのように見えますが、累積合計は明らかに正しくありません (各セグメントの累積合計が $50,000 未満であることはわかっています)。

何がうまくいかないのか、そして問題を修正する方法について誰かアドバイスをください。

本当にありがとう！