df 是一个包含ship_date、order_date 和cumulative_ordered 的csv 文件。cumulative_ordered 是在ship_date 之前每天添加的订单总和。每个 ship_date 前有 30 天,而那些天数只计算一个 ship_date。在ship_date 2018-07-01之后,那么下一个ship_date将是2018-08-01,程序相同。
我的问题是,当我计算前 30 天中每一天的累积排序的百分比平均值时,我无法获得剩余天数(请参阅下面的最后一个代码输出)。
我有以下代码,它为我提供了 csv 文件中的 days_remaining,其中包含几个不同的 ship_date 和 order_date,分别倒计时到每个单独的 ship_date。
df['days_remaining'] = pd.to_datetime(df['ship_date']).sub\
(pd.to_datetime(df['order_date'])).dt.days
df['difference'] = df['ship_date'] - df['order_date']
df.head()
输出:
ship_date Order_date cumulative_ordered days_remaining difference
2018-07-01 2018-06-01 7 30 30 days
2018-07-01 2018-06-02 10 29 29 days
2018-07-01 2018-06-03 15 28 28 days
2018-07-01 2018-06-04 30 28 27 days
2018-07-01 2018-06-05 41 28 26 days
然后我尝试查找ship_date之前每一天的总订购量
m = df.groupby("difference").mean()
m.head()
这给了我这个输出:
cumulative ordered days_remaining
difference
0 days 352.458124 0.0
1 days 291.234747 1.0
2 days 244.122137 2.0
3 days 201.178765 3.0
4 days 190.153641 4.0
当我尝试通过运行以下代码,根据从上面 0 天的cumulative_ordered 输出填充的百分比来查找每天累积订购的平均值时遇到了一个问题:
v = m/m[m.index.days == 0].iloc[0]
v.head()
cumulative_ordered days_remaining
difference
0 days 1.000000 NaN
1 days 0.891324 inf
2 days 0.812534 inf
3 days 0.752339 inf
4 days 0.673745 inf
days_remaining 更改为 NaN 和 inf .. 我怎样才能保留它以便它仍然给我整数?
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