对于最有能力的领航人风浪总是格外的汹涌。第一个青春是上帝给的；第二个的青春是靠自己努力的。
本文主要是针对 cumsum函数的一些用法。具体应用场景看下面的数据集。
第一列是userID,第二列是安装的时间，第三列是安装的次数。
我们现在想做一件事情。就是统计用户在某一天前累计的安装次数。
譬如，对userID为20的用户，问在16天前，其安装次数为多少？ 答案应该是4次。用python的实现也很简单。
又譬如，userID为44在19天前安装的次数，那就应该是1+3+1+1=6次。
具体代码：（假设数据集为data)
由于是针对每个userID,所以是需要将userID划分一下（这个方法在组内排序的时候有提到，可以参考前面的文章）。
所以才有下面这一句
groupby(['userID'])
然后，分完组后需要统计的Times，所以就是下面这一句
data['Times'].groupby(['userID'])
最后，我们需要的是累加量，所以，用cumsum()这个函数。
data['sum_Times']=data['Times'].groupby(['userID']).cumsum()
用得到的结果放在一列。
最后得到结果如下：
可以从sum_Times这列看到，每一个值都是相应userID在前一行的累加值。
本文python pandas cumsum求累计次数的用法到此结束。天才是百分之九十九的汗水加百分之一灵感。小编再次感谢大家对我们的支持！
