python pandas cumsum求累计次数的用法

本文主要是针对 cumsum函数的一些用法。具体应用场景看下面的数据集。

第一列是userID,第二列是安装的时间，第三列是安装的次数。

我们现在想做一件事情。就是统计用户在某一天前累计的安装次数。

譬如，对userID为20的用户，问在16天前，其安装次数为多少？ 答案应该是4次。用python的实现也很简单。

又譬如，userID为44在19天前安装的次数，那就应该是1+3+1+1=6次。

具体代码：（假设数据集为data)

由于是针对每个userID,所以是需要将userID划分一下（这个方法在组内排序的时候有提到，可以参考前面的文章）。

所以才有下面这一句

groupby(['userID'])

然后，分完组后需要统计的Times，所以就是下面这一句

data['Times'].groupby(['userID'])

最后，我们需要的是累加量，所以，用cumsum()这个函数。

data['sum_Times']=data['Times'].groupby(['userID']).cumsum()

用得到的结果放在一列。

最后得到结果如下：

可以从sum_Times这列看到，每一个值都是相应userID在前一行的累加值。