我有一個看起來像這樣的資料框：
date_order date_despatch date_validation qty_ordered
2019-01-01 00:00:00 2019-11-01 00:00:00 2019-13-01 00:00:00 4.15
2019-01-01 00:00:00 2019-12-01 00:00:00 2019-14-01 00:00:00 5.9
2019-02-01 00:00:00 2019-16-01 00:00:00 2019-19-01 00:00:00 7.8
2019-03-01 00:00:00 2019-18-01 00:00:00 2019-20-01 00:00:00 9.6
2019-04-01 00:00:00 2019-22-01 00:00:00 2019-24-01 00:00:00 1.3
...
2019-03-02 00:00:00 2019-22-02 00:00:00 2019-25-02 00:00:00 1.2
我的目標是獲得每個月從月初到同月最后一個星期五訂購的數量的累計總和（例如：2019 年 1 月的 2019-01-01 到 2019-25-01）
會發生什么：
date_order cumulative_ordered
2019-01-01 00:00:00 10.05
2019-02-01 00:00:00 17.85
... ...
2019-24-01 00:00:00 150
2019-25-01 00:00:00 157
誰可以幫我這個事？
uj5u.com熱心網友回復：
使用qty_ordered始終為 1 的示例 df （因此我們可以輕松跟蹤結果）：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date_order': pd.date_range('2019-01-01', '2019-03-01')})
df['qty_ordered'] = 1
print(df)
date_order qty_ordered
0 2019-01-01 1
1 2019-01-02 1
2 2019-01-03 1
3 2019-01-04 1
4 2019-01-05 1
5 2019-01-06 1
6 2019-01-07 1
7 2019-01-08 1
...
59 2019-03-01 1
2019 年 1 月的最后一個星期五是 2019 年 1 月 25 日，而 2 月是 2019 年 2 月 22 日。我們牢記這一點以驗證 cumsums。
你可以這樣做：
# Make sure dates are sorted.
df = df.sort_values('date_order')
# Flag the Fridays.
df['n_friday'] = df['date_order'].dt.dayofweek.eq(4)
# Column to groupby.
df['year_month'] = df['date_order'].dt.to_period("M")
# Remove days past the last Friday in each year/month group.
mask = df.groupby('year_month')['n_friday'].transform(lambda s: s.cumsum().shift().fillna(0).lt(4))
res_df = df[mask].drop(columns=['n_friday'])
# Calculate cumsum for each month.
res_df['cumulative_ordered'] = res_df.groupby('year_month')['qty_ordered'].cumsum()
print(res_df.drop(columns=['year_month']))
date_order qty_ordered ordered_cumusm
0 2019-01-01 1 1
1 2019-01-02 1 2
2 2019-01-03 1 3
3 2019-01-04 1 4
4 2019-01-05 1 5
5 2019-01-06 1 6
6 2019-01-07 1 7
7 2019-01-08 1 8
...
52 2019-02-22 1 22
59 2019-03-01 1 1
要檢查 cumsum 和日期選擇是否有效：
print(res_df.groupby('year_month').last())
date_order qty_ordered cumulative_ordered
year_month
2019/01 2019-01-25 1 25
2019/02 2019-02-22 1 22
2019/03 2019-03-01 1 1
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