インクリメンタルを計算した後に変更を加えずに累積シリーズを再作成できません。どうして？

Question

シリーズ内の値間の増分変更を計算してから、最初の系列と同じ系列を再加算して作成することはできません。どうして？これは可能なはずです。私はここのデータに全く変更を加えません。

私の実際のアプリケーションでは、ゲージの累積降水量を出力する気象観測所データを使用しています。エラーが発生した増分値（たとえば、サービス訪問中）を0に設定し、新しい累積timeseriesを出力したいと思います。これをトラブルシューティングするにあたって、増分変化値を計算して再集計することによって、時系列データへの変更を導入していることに気付きました。私はここで何が欠けていますか？

#Original values in cumulative series 
vals=pd.Series(np.random.randn(250000).cumsum()) 

#Calculate incremental change 
incremental_vals=vals-vals.shift(1) #calculate incremental changes 

#Calculate cumulative sum of incremental values 
new_cumulative=incremental_vals.cumsum() 
new_cumulative[0]=vals[0] #set first value of new cumulative series to equal iniitial value; NAN introduced 

#Check if new series equals original 
vals.equals(new_cumulative) 

2つのシリーズが等しくない。プロットすると、さらに洞察が得られます。 増分変更シリーズを作成し、変更を加えずに累積値に再加算する方法を教えてください。これができない場合は、理由を説明していただきたいと思います。自分のために答える

Answer 1

ので、私はこの後を参照することができます。

#Original values in cumulative series 
vals=pd.Series(np.random.randn(250000).cumsum()) 

#Calculate incremental change 
incremental_vals=vals-vals.shift(1) #calculate incremental changes 

#Calculate cumulative sum of incremental values 
new_cumulative=incremental_vals.cumsum() 
new_cumulative = new_cumulative + vals[0] 
new_cumulative[0]=vals[0] #set first value of new cumulative series to equaliniitial value; NAN introduced