эквивалент =SUM($A$1:A1)
в панд .expanding().sum()
(требуется панд 0.18.0):
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])
ser
Out[3]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
ser.expanding().sum()
Out[4]:
0 1.0
1 3.0
2 6.0
3 10.0
Вы также можете применить обобщенную функцию через заявку:
ser.expanding().apply(lambda x: np.percentile(x, 90))
Out:
0 1.0
1 1.9
2 2.8
3 3.7
dtype: float64
Или непосредственно квантиль:
ser.expanding().quantile(0.9)
Out[15]:
0 1.0
1 1.0
2 2.0
3 3.0
dtype: float64
Обратите внимание, что 90-й процентиль равен 0.9th квантиль. Однако Series.quantile и Series.expanding.quantile возвращают разные результаты, которые, вероятно, a bug.
np.percentile возвращает те же результаты, что и PERCENTILE.INC Excel. Для PERCENTILE.EXC я ранее написал небольшую функцию here.
Пожалуйста, проверьте [Как сделать хорошие воспроизводимые примеры pandas] (http://stackoverflow.com/questions/20109391/how-to-make-good-reproducible-pandas-examples) – jezrael
Вместо 30 аргументов для поворота окна для катания, есть ли способ сделать его динамическим (номер строки). прокатки (30) .Нанесите (FUNC = np.percentile, арг = (0,90)). Как формулы excel $ A $ 1: текущие ячейки? –
Я не уверен, но это похоже на цикл потребности. – jezrael