如何在pandas中以滚动为基础计算sumproduct？ - 腾讯云开发者社区

yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】在一次工作中遇到这样一个问题： 1.按条件“全年”统计人数与求和， 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和如下明细表...要统计如下四个方框表示四个要统计的问题 ◆【Excel函数解决问题】这里只列出所用到的关键函数 C3=SUMPRODUCT((明细表!...$F$2:$F$31)) E3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31<12)*1) F3=SUMPRODUCT((明细表!...读出条件“非全年”（月数<12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式步骤4：读出列“单位”并去重步骤5：把，“单位”数据，“全年”数据，“非全年”数据进行合并拼接，再计算两合计...，再输出为excel文件 ===完成===

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Python时间序列分析简介（2）

这篇文章继续为同学们讲解第二部分内容。使用Pandas进行时间重采样考虑将重采样为 groupby（），在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...滚动时间序列滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。简而言之，我们可以说大小为k的滚动窗口表示 k个连续值。让我们来看一个例子。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN，因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...请注意，在这里我添加 [30：] 只是因为前30个条目（即第一个窗口）没有值来计算 max 函数，所以它们是 NaN，并且为了添加屏幕快照，以显示前20个值，我只是跳过了前30行，但实际上您不需要这样做...看看我如何在xlim中添加日期。主要模式是 xlim = ['开始日期'，'结束日期']。 ? 在这里，您可以看到从1999年到2014年年初的最大值输出。学习成果这使我们到了本文的结尾。

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Excel基础入门——常用特殊函数用法详解（八）

二、SUMPRODUCT 1、基础用法初看这个函数好像有点复杂，从字面上理解这个函数，它由两部分组成，第一部分是求和sum，第二部分是求积product。...例如，我们要求客户年龄为28岁且购买数量等于2的客户人数，使用SUMPRODUCT函数进行多条件计数。...假设，我们想对客户的购买单价进行排名，即对客户的消费能力进行排名，可以使用SUMPRODUCT+COUNTIF组合函数进行计算。...公式解读：公式的前半部分($N$3:$N$7>N3)返回的是一个数组，求区域$N$3:$N$7中大于N3的单元格个数，公式的后半部分COUNTIF($N$3:$N$7,$N$3:$N$7)可以理解为一个辅助计算...当然还有一些Excel的一些常用技巧，例如，如何对数据中的重复值去重，如何设置条件格式，如何使用Excel中的透视表/透视图等等我们都没有介绍，因为这些基础内容不在我们本次课程的介绍范围，我们本系列的内容只对部分数据分析中常用到的

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Excel中如何实现多条件求和？

比如，在Excel中计算某一时间段某一产品的销售总和——实际就是多条件求和问题。...分别举例如下：一、sumproduct 即通过多个条件的相乘实现多条件的判断，如下图所示：二、sumifs 即通过罗列多个条件直接完成多条件的判断，如下图所示：相对于sumproduct来说，...其实，Excel中函数的核心部分，大概包括以下60多个基础函数，其中需精通的43个，需熟悉的23个，如本问题中所用的Sumifs函数，是属于需要精通的如图所示：一定要记住，函数不是靠记住的，而是靠练熟的...2、重点函数专项训练包括SumIf、SumProduct、Vlookup等等 3、常用组合函数重点训练如IF和VLOOKUP、LARGE和ROW等等函数的结合使用在线M函数快查及系列文章链接（...建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?

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看完这篇Excel数组简介，你也是Excel高手了！

以同一个工作簿中到两个工作表为例（比较两个工作簿可以将其复制到同一个工作簿中比较），具体步骤如下：现在第三个工作表中框选出与需要比较的两个工作表区域相同的区域并输入如下函数：如果两者对应相同则显示...数组的计算方法数组可以进行加减乘除四种通常的运算，无论哪种运算，输入数组公式后需要按下【Ctrl+Shift+Enter】组合键。所以我们可以得到以下的几种计算方式。以乘法为例。 ?...维度：行方向或列方向，如 A2:A8 元素：数组中的每一个值，如A2:A8里面的值，元素的个数为7 一维数组*一维数组同一维度同向一维数据间的批量运算。...计算方式以一维数组的每一个元素与二维数组相乘。 ? 如果用列方向的数组计算，此时一维数组必须是两个元素。 ?...FREQUENCY(data_array, bins_array) 说明：对于返回结果为数组的公式，必须以数组公式的形式输入。返回的数组中的元素比bins_array中的元素多一个。

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精通Excel数组公式011：令人惊叹的SUMPRODUCT函数

SUMPRODUCT函数接受的数组参数数量范围为1至255个，这些参数分别命名为array1、array2，等等，数组必须具有相同的大小（例如1×3和1×3，2×5和2×5，等等）。 3....SUMPRODUCT函数可用于处理工作簿引用，以替代SUMIF函数、COUNTIF函数、SUMIFS函数和COUNTIFS函数。 11....示例：相同大小的两个或多个数组相乘，然后相加 SUMPRODUCT函数的基本用法是在其中输入以逗号分隔开的几个大小相同的单元格区域。SUMPRODUCT函数将相应的单元格相乘，然后将结果相加。...如下图13所示，A2:A5=C2生成一个由逻辑值组成的数组，而SUMPRODUCT函数将逻辑值视为0，因此结果为0，而实际应该是2。 ?...图19：SUMPRODUCT函数要求将比较运算符直接放在数组和条件之间，以创建数组操作。这也是其运算时间较长的原因。

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Pandas时序数据处理入门

、计算滚动统计数据，如滚动平均 7、处理丢失的数据 8、了解unix/epoch时间的基本知识 9、了解时间序列数据分析的常见陷阱让我们开始吧。...，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱： 1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化（如夏令时）引起的差异。

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常用的10个 Excel 万能公式套路

:C9) 注：和Sumifs相比速度虽然慢了点，但Sumproduct可以对数组进行处理后再设置条件，同时也可以对文本型数字进行计算，而Sumifs函数则不可。...MID(数字,MATCH(1,MID(数字,ROW(1:99),1)^0,0),ROW(1:99))*1)} (注：数组公式，需要按Ctrl+Shift+Enter三键输入) 示例：如下图所示，提示A列中字符串中的数字...6、计算不重复值个数的公式 =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(区域,区域)) 示例：统计B列的客户数量 =SUMPRODUCT(1/COUNTIF(B2:B19,B2:B19)) ?...8、个人所得税计算公式假如A2中是应税工资，则计算个税公式为： =5*MAX(A2*{0.6,2,4,5,6,7,9}%-{21,91,251,376,761,1346,3016},) 9、用QQ聊天的...今天分享的公式中，肯定有你不懂不会的。对于新手来因为基础差不需要懂，只需要会套用就行。关键在于将来用到时你得能找到。

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教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

手把手教你学 Pandas 首先，你应该摆正目标。你的目标不是真的要「学习 Pandas」。了解如何在库中执行运算是很有用的，但这和你在实际数据分析中需要用到的 Pandas 知识并不一样。...交替学习在你学习如何使用 Pandas 进行数据分析的过程中，你应该交替学习 Pandas 文档的基础以及在真实数据库处理中的 Pandas 运用。这非常重要。...否则，你很容易在掌握完成大部分任务所需的 Pandas 基础知识之后对他们产生完全的依赖。但其实在更高级的运算存在时，这些基础又显得太笨重了。...现在可以阅读「10 minutes to pandas」，以获得更加其他有用操作的广泛概述。和学习所有部分一样，请新建一个 notebook。...当指针放在名称中或是在有效 Python 代码括号当中时，被指对象就会弹出一个小滚动框显示其文档。这个小框对我来说十分有用，因为记住所有的参数名称和它们的输入类型是不可能的。 ?

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Excel实战技巧91：安排工作时间进度计划表（又一种形式）

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 导言：在《Excel实战技巧90：安排工作时间进度计划表》中，以类似甘特图的形式使用公式计算每天各项任务的时间，从而形成一个时间进度计划表...公式分析列A中的公式中： SUM(C$1:C1)>=SUMPRODUCT(WorkDuration) 用来计算列C中的时间之和是否大于累积的时间，如果大于则表明全部任务已完成，输入“…”，否则计算下面公式...： MAX( N(A1) +1, 1) 即： MAX(1, 1) 结果为： 1 列B中的公式前半部分与上面所讲的列A中的公式前半部分相同。...公式中的： CumulativeDuration-SUM(C$1:C1) 随着每项任务所分配的时间，而减少累积时间。如果数组中某项为0，则意味着相应的任务所需要的时间已完全分配。...有兴趣的朋友可以在选择公式中的某部分后使用F9键或者“公式求值”查看公式运行的中间结果，以加深对公式的理解。欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

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精通Excel数组公式020：MMULT数组函数

下图2展示了使用MMULT函数计算女队和男队的总成本。 ? 图2 为什么不使用SUMPRODUCT函数呢？因为用于计算的两个区域的维数不同。...将多个公式合并成一个公式通常的步骤是： 1.标出计算步骤（如示例中的1至6）。 2.从第1步计算开始，在单个单元格中构建模拟第1步计算的公式元素，验证结果是否与多步计算时的结果一致。...2.SUMPRODUCT函数接受相同大小的数组作为参数，将数组中的对应元素分别相乘，再计算乘积之和。...接下来按照合并公式的步骤，最后得到的计算偏差的公式为： =SQRT(SUMPRODUCT((MMULT(C1:D1*C3:D5,{1;1})-D6)^2*B3:B5)) 如果不想在公式中使用硬编码，可以将公式修改为数组公式...： =SQRT(SUMPRODUCT((MMULT(C1:D1*C3:D5,TRANSPOSE(COLUMN(C1:D1)^0))-D6)^2*B3:B5)) 注：本文为电子书《精通Excel数组公式（

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深入Pandas从基础到高级的数据处理艺术

以一个名为data.xlsx的Excel文件为例，我们可以使用read_excel函数轻松读取数据： import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx...Pandas还可以与其他库（如Matplotlib和Seaborn）结合，进行数据可视化。...你可以轻松地对时间序列数据进行重采样、滚动计算等操作。...在处理大数据集时可能会面临性能瓶颈，但它提供了一些优化方法，如使用Dask库进行并行处理，以应对大规模数据的情况。...通过不断学习和实践，你将能够更加熟练地利用Pandas处理各类数据，为自己的数据科学之路打下坚实的基础。希望你能在使用Pandas的过程中获得更多的乐趣和成就。

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【手把手教你】使用pyfinance进行证券收益分析

顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。...； ols.py：回归分析，支持pandas滚动窗口回归； options.py：期权衍生品计算和策略分析； returns.py：通过CAPM框架对财务时间序列进行统计分析，旨在模拟FactSet Research...returns模块主要以TSeries类为主体（暂不支持dataframe），相当于对pandas的Series进行类扩展，使其实现更多功能，支持证券投资分析中基于CAMP（资本资产定价模型）框架的业绩评价指标计算...pyfinance的returns提供了年化收益率（anlzd_ret）、累计收益率（cuml_ret）和周期收益率（rollup）等，下面以平安银行股票为例，计算收益率指标。...信息比率（information ratio）：以马克维茨的均值方差模型为基础，衡量超额风险所带来的超额收益，表示单位主动风险所带来的超额收益。

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数据分析常用的Excel函数合集（下）

Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。...COUNTIFS函数：统计一组给定条件所指定的单元格数 SUM函数：计算单元格区域中所有数值的和 SUMIF函数：对满足条件的单元格求和 SUMPRODUCT函数：返回相应的数组或区域乘积的和 STDEV...SUMPRODUCT 功能：返回相应的数组或区域乘积的和语法：=SUMPRODUCT(单元格1: 单元格2 ,单元格3: 单元格4) ? 10. Stdev 统计型函数，求标准差，衡量离散程度。...DAY函数：返回以序列数表示的某日期的天数。 WEEKDAY函数：返回对应于某个日期的一周中的第几天。 Datedif函数：计算两个日期之间相隔的天数、月数或年数。 1....DAY 功能：返回以序列数表示的某日期的天数语法：=DAY(日期) ? 6. WEEKDAY 功能：返回对应于某个日期的一周中的第几天。默认情况下， 1（星期日）到 7（星期六）范围内的整数。

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疯狂的Excel公式，只为条件求和

要求： 1.计算除暂停列表中的活动外，其它所有活动的总小时数。 2.计算除暂停列表中的活动外，其它所有活动中例行活动的总小时数。...第1问的思路为：将总列表中的活动与暂停列表中的活动比较，求出其对应小时数之和，然后使用总小时数相减，即得到除暂停列表中的活动外的总小时数： =SUM(C2:C16)-SUM(MMULT(TRANSPOSE...第2问在第1问的基础上，还在剔除类别为“一次性”的活动所对应的次数： =SUM((MMULT((A2:A16=TRANSPOSE(F2:F8))+(B2:B16="一次性"),{1;1;1;1;1;1;...第1问，使用了LOOKUP函数： =SUM(C2:C16)-SUMPRODUCT(LOOKUP(F2:F8,A2:C16,C2:C16)) 总小时数减去暂停列表中活动对应的小时数。...第1问： =SUMPRODUCT(1-COUNTIF(F2:F8,A2:A16),C2:C16) 第2问： =SUMPRODUCT(1-COUNTIF(F2:F8,A2:A16),N(B2:B16="例行

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用Python也能进军金融领域？这有一份股票交易策略开发指南

在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。...时间序列数据和一些最为常见的金融分析的简介，例如滑动时间窗口、波动率计算等等在Python工具包Pandas中的实现。...当然，请别担心，在这份教程中，我们已经为你载入了数据，所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python的时候，你不会面对任何问题。...利用的rolling()函数，启动滚动窗口计算：在函数中，指定window和min_period，并设置center参数。...接下来，不要忘记链接mean()函数，以便计算滚动的平均值。在计算了短期和长期窗口的平均值后，当短移动平均线跨过长移动平均线时，您应该创建一个信号，但只能在该周期大于最短移动平均窗口期间创建信号。

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Excel公式练习73：计算车辆停放的时长

汽车公司会实时跟踪卡车车队的位置，在每天的每个小时点会记录每辆卡车的具体位置，如上图1所示，假设共有5个位置，分别使用A、B、C、D、E来代表，卡车在同一位置连续两个小时，表明其在该位置停放了1小时，如卡车...1，4点和5点时都在位置A，则卡车停放了1小时；卡车2在8点至12点都在位置A，则表明其停放了4小时，在2点和3点都在位置D，表明其停放了1小时，总共的停放时长为4+1=5小时。...如何使用公式来计算结果？先不看答案，自已动手试一试。解决方案这种情形非常适合使用SUMPRODUCT函数。...在单元格N6中输入公式： =SUMPRODUCT(--(C6:K6=D6:L6)) 下拉至单元格N10，结果如下图2所示。 ?...上述公式中的比较结果为数组： {FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,TRUE} 前面的双减号将TRUE/FALSE值强制转换为1/0： {0,0,0,0,0,0,0,0,1

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多元时间序列特征工程的指南

使用Python根据汇总统计信息添加新特性，本文将告诉你如何计算几个时间序列中的滚动统计信息。将这些信息添加到解释变量中通常会获得更好的预测性能。...计算各变量的滚动统计。例如，滚动平均可以用来消除虚假的观测; 二元特征提取。计算变量对的滚动统计，以总结它们的相互作用。例如，两个变量之间的滚动协方差。...例如，计算滚动平均来总结最近的情况。或者滚动差量来了解最近的分散程度。...将这些函数放在一个字典中可以保持代码整洁。二元特征提取单变量统计漏掉了不同变量之间潜在的相互作用。所以我们可以使用二元特征提取过程捕获这些信息。这个想法是为不同的变量对计算特征。...有两种方法可以做到这一点: 滚动二元统计。计算以变量对作为输入的统计信息。例如，滚动协方差或滚动相关性滚动二元统计的例子包括协方差、相关性或相对熵。滚动二元变换，然后单变量统计。

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教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

你的目标不是真的要「学习 Pandas」。了解如何在库中执行运算是很有用的，但这和你在实际数据分析中需要用到的 Pandas 知识并不一样。...交替学习在你学习如何使用 Pandas 进行数据分析的过程中，你应该交替学习 Pandas 文档的基础以及在真实数据库处理中的 Pandas 运用。这非常重要。...否则，你很容易在掌握完成大部分任务所需的 Pandas 基础知识之后对他们产生完全的依赖。但其实在更高级的运算存在时，这些基础又显得太笨重了。...现在可以阅读「10 minutes to pandas」，以获得更加其他有用操作的广泛概述。和学习所有部分一样，请新建一个 notebook。...当指针放在名称中或是在有效 Python 代码括号当中时，被指对象就会弹出一个小滚动框显示其文档。这个小框对我来说十分有用，因为记住所有的参数名称和它们的输入类型是不可能的。 ?

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Pandas中你一定要掌握的时间序列相关高级功能 ⛵

其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。在本篇内容中，ShowMeAI对 Pandas 中处理时间的核心函数方法进行讲解。...图片 Pandas 时间序列处理我们要了解的第一件事是如何在 Pandas 中创建一组日期。我们可以使用date_range()创建任意数量的日期，函数需要你提供起始时间、时间长度和时间间隔。...重采样Pandas 中很重要的一个核心功能是resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...平移Pandas 中的shift功能，可以让字段向上或向下平移数据。这个平移数据的功能很容易帮助我们得到前一天或者后一天的数据，可以通过设置shift的参数来完成上周或者下周数据的平移。...对第2个点，它对数据集的前2行计算平均：$(6787 + 4325)/2 = 5556$。图片滚动平均值非常适合表征趋势，滑动窗口越大，得到的结果曲线越平滑，最常用的是7天平均。

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Python时间序列分析简介（2）

Excel基础入门——常用特殊函数用法详解（八）

Excel中如何实现多条件求和？

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常用的10个 Excel 万能公式套路

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