如何从熊猫数据框中求和 - python

我正在尝试对字典中的部分会话进行求和，以便可以获取本周和上周的总计。

在一项测试中，我已经将JSON转换为熊猫数据框。我正在使用.sum（）函数在熊猫中总结会话的总数。但是，我还需要知道本周和前一周的总会话数。我尝试了几种方法来求和（-1：-7）和（-8：-15）的值，但是我很确定我需要使用.iloc。

在：

response = requests.get("url")
data = response.json()
df=pd.DataFrame(data['DailyUsage'])

total_sessions = df['Sessions'].sum()
current_week= df['Sessions'].iloc[-1:-7]
print(current_week) 
total_sessions =['current_week'].sum

出：

Series([], Name: Sessions, dtype: int64)
AttributeError 'list' object has no attribute 'sum'

注意：我已经尝试过使用pd.to_numeric和不使用pd.to_numeric，并且还使用了slice和sum方法的语法变化。 Pandas感觉不太像Python，因此我对下一步的想法一无所知。

参考方案

假设df['Sessions']每天保持有效，并且您仅比较当前和前一周，则可以使用reshape为最近的14个值创建每周总和。

weekly_matrix = df['Sessions'][:-15:-1].values.reshape((2, 7))

然后，您可以对每一行求和并获得每周总和，最近的将是第一个元素。

import numpy as np    

weekly_sum = np.sum(weekly_matrix, axis=1)
current_week = weekly_sum[0]
previous_week = weekly_sum[1]

编辑：代码如何工作

让我们看一维数组，该数组由pandas Series的values属性访问。它包含最近14天，从最新到最旧的顺序排列。我将其称为x。

x = array([14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])

然后，在x上调用数组的reshape函数，以将该数据拆分为具有2行7列的2D数组（矩阵）。

reshape函数的默认行为是先填充一行中的所有列，然后再移动到下一行。因此，x [0]将是整形数组中的元素（1,1），x [1]将是元素（1,2），依此类推。在元素（1,7）用x [6]填充后（到本周为止），下一个元素x [7]将被放置在（2,1）中。这一直持续到完成整形操作为止，并在（2,7）中放置了x [13]。

这导致将x的前7个元素（当前周）放置在第一行中，并且将x的后7个元素（前一周）放置在第二行中。这称为weekly_matrix。

weekly_matrix = x.reshape((2, 7))

# weekly_matrix = array([[14, 13, 12, 11, 10, 9, 8],
#                        [ 7,  6,  5,  4,  3, 2, 1]])

由于现在我们将每个星期的值组织在一个矩阵中，因此可以使用numpy.sum函数完成操作。 numpy.sum可以采用axis参数，该参数将控制如何计算值：

如果axis=None，则将所有元素加在一起。
如果为axis=0，则将添加每列中的所有行。在weekly_matrix的情况下，这将导致7个元素的一维数组（[21，19，
17，15，13，11，9]，这不是我们想要的结果
实际上每周增加等效天数）。
如果axis=1（作为解决方案的情况），则将添加每行中的所有列，对于weekly_matrix，将生成2元素的1D数组。此结果的顺序
数组遵循矩阵中各行的相同顺序（即元素
0是第一行的总和，元素1是第一行的总和
第二行）。因为我们知道第一行是当前星期，所以
第二行是上周，我们可以提取信息
使用这些索引，即

# weekly_sum = array([77, 28])
current_week = weekly_sum[0]     # sum of [14, 13, 12, 11, 10, 9, 8] = 77
previous_week = weekly_sum[1]    # sum of [ 7,  6,  5,  4,  3, 2, 1] = 28

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