Wie man Kumulative Summen in Pandas basierend auf Zeitintervallen berechnet

Описание: Erfahren Sie, wie Sie kumulative Summen in Pandas effizient berechnen, indem Sie Zeitintervalle nutzen, ohne sie in Datumszeiten umzuwandeln.
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Wie man Kumulative Summen in Pandas basierend auf Zeitintervallen berechnet

Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek in Python, die die Datenmanipulation und -analyse vereinfacht. Eine häufige Aufgabe ist die Berechnung kumulativer Summen basierend auf bestimmten Bedingungen, wie beispielsweise Zeitintervallen. In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie man die kumulative Summe von Werten in einem DataFrame berechnet, basierend darauf, ob die Werte innerhalb vorgegebener Zeitbereiche in einem anderen DataFrame liegen. Tauchen wir ein in die Details des Problems und seiner Lösung!

Die Problemstellung

Stellen Sie sich vor, Sie haben zwei DataFrames in Pandas:

df: Enthält Zeitintervalle (Start- und Endzeit) zusammen mit zugehörigen Werten.

final_df: Besteht aus bestimmten Zeitbereichen, für die Sie die kumulative Summe der Werte aus df berechnen möchten, die innerhalb dieser Bereiche liegen.

Gegebene DataFrames

So sieht das DataFrame df aus:

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Und so sieht final_df aus:

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Gewünschte Ausgabe

Ihr Ziel ist es, dem DataFrame final_df eine neue Spalte namens total hinzuzufügen, die die kumulative Summe basierend auf den Bedingungen aus df widerspiegelt, und die Ergebnisse sollen etwa so aussehen:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Verständnis der Probleme

Beim Versuch, die kumulative Summe zu berechnen, können folgende Probleme auftreten:

Typfehler: Diese treten auf, wenn die Datentypen der beteiligten Spalten inkonsistent sind.

Falsche Summenergebnisse: Manchmal liefert die Funktion nur Werte bei exakten Übereinstimmungen der Zeitintervalle, anstatt auch überlappende Intervalle zu berücksichtigen.

Die Lösung

Ein effizienter Ansatz ohne Verwendung von Apply

Eine Möglichkeit, Ihr Ziel zu erreichen, besteht darin, auf apply() zu verzichten und stattdessen Ihr DataFrame umzuformen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um das Ergebnis zu erzielen:

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Ausgabe der Ergebnisse

Wenn Sie final_df ausgeben, sollten die gewünschten Resultate mit korrekt berechneten kumulativen Summen erscheinen.

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Das sollte ausgeben:

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Verwendung von Apply mit korrekten Datentypen

Falls Sie lieber die apply()-Methode verwenden möchten, stellen Sie vor der Berechnung der kumulativen Summe sicher, dass die Spalten die richtigen Datentypen besitzen:

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Fazit

Die Berechnung kumulativer Summen basierend auf Zeitintervallen kann zunächst komplex erscheinen, insbesondere beim Umgang mit verschiedenen Datentypen in Pandas. Durch das Umformen Ihrer DataFrames und die Sicherstellung korrekter Typen können Sie diese Berechnungen jedoch einfach und effizient durchführen. Ob Sie die apply()-Methode wählen oder Ihr DataFrame für direkte Berechnungen umgestalten – das Ergebnis erfüllt mühelos Ihre Anforderungen. Viel Spaß beim Programmieren mit Pandas!