rolling-sum

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私は複数のインデックスを持つデータフレームを持っていますが、いくつかのデータのローリングサムを作成したいのですが、インデックスの各IDに対して作成します。たとえば、私たちは、私は2つのインデックス（事務所と年）を持っていると私は名前ZDataをといくつかのデータを持っているとしましょう。実際の例は次のとおりです。 import pandas as pd # generating data

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パンダの文字列のローリング合計

私はパンダのバージョンが '0.19.2'のPython3を使用しています。私は次のようにDFパンダを持っている： chat_id line 1 'Hi.' 1 'Hi, how are you?.' 1 'I'm well, thanks.' 2 'Is it going to rain?.' 2 'No, I don't think so.' 私は「chat

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のPowerPivotフィルタ機能

私は以下のようにフィルタ機能を使用して、日付の売上高に年を要約する式を記述します。 SalesYTD:=CALCULATE ( [Net Sales], FILTER ( ALL (Sales), 'sales'[Year] = MAX ('Sales'[Year] ) && 'Sales'[Date] <= MAX ('Sales'[Date]) ) )

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のPowerPivotエクセル2016でのPowerPivot

でローリング12月合計私は以下のように売上の12ヶ月の合計を転がすための式を記述します。 Rolling Sum:=CALCULATE ( [Sales] , DATESBETWEEN ( Sales[Date], FIRSTDATE(DATEADD(Sales[Date],-365,DAY)), LASTDATE (Sales[Date]) ) ) しかし、

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SQL合計12週間の異なるデータ間の最初の販売日に基づくデータ

データベースには、数多くの個別アイテムがあり、それぞれに複数の最初に販売された日付と1週間ごとの販売結果があります。私は最初の12週間の販売の各製品の総額が必要です。我々はSUM（CASEを使用して開始日を知っているときコードは、前の個々のクエリのために使用された。これは、レビューする製品の何千もかかわらず、あまりにもマニュアルであり、我々はこれをスピードアップするためにスマートな方法を探してい