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火石

已知六个人，每人每天有一个分值，构成一个dataframe

从第三天起，需要求出每天每个人之前三天分值之和，用python如何编写

isdkz

你可以使用pandas库来处理这个问题。首先，确保你已经安装了pandas库。

首先，你需要创建一个包含六个人每天分值的DataFrame。假设你已经有一个名为df的DataFrame，其中包含列名为'日期'和'分值'的两列。

接下来，你可以使用rolling函数来计算每个人之前三天分值的和。rolling函数可以在指定的窗口大小内进行滚动计算。

下面是一个示例代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建一个示例DataFrame
   
4. data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-06'],
   
5.         '分值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
   
6. df = pd.DataFrame(data)
   
7. 
   
8. # 将日期列转换为日期类型
   
9. df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
   
10. 
    
11. # 按日期升序排序
    
12. df = df.sort_values('日期')
    
13. 
    
14. # 使用rolling函数计算每个人之前三天分值的和
    
15. df['前三天分值之和'] = df['分值'].rolling(window=3, min_periods=1).sum()
    
16. 
    
17. print(df)
    

复制代码

这样，你就可以得到一个新的DataFrame，其中包含了每个人每天之前三天分值的和。

学习编程中的Ben

问题分析：
根据题目描述，已知有六个人的每天分值构成一个DataFrame，需要计算从第三天开始每个人之前三天的分值之和。

解决方法：
我们可以使用pandas库对DataFrame进行操作，通过滑动窗口的方式计算每个人之前三天的分值之和。

以下是具体的代码实现：

1. import pandas as pd
3. # 创建包含六个人的DataFrame
4. data = {
5.     'Person 1': [5, 2, 4, 6, 3, 8],
6.     'Person 2': [3, 1, 7, 2, 6, 4],
7.     'Person 3': [8, 6, 2, 1, 5, 3],
8.     'Person 4': [4, 5, 3, 9, 2, 7],
9.     'Person 5': [2, 8, 6, 4, 1, 5],
10.     'Person 6': [6, 3, 5, 8, 4, 2]
11. }
13. df = pd.DataFrame(data)
15. # 计算每个人之前三天的分值之和
16. df_sum = df.rolling(4, min_periods=3).sum().shift()
18. # 去掉前两天的NaN值
19. df_sum = df_sum.dropna()
21. print(df_sum)

复制代码

在上述代码中，我们首先创建了一个包含六个人分值的DataFrame。然后，使用rolling函数与sum函数配合使用，设置窗口大小为4（包括当天），最小观测数为3，计算每个人之前三天的分值之和，并通过shift函数将结果向上平移一行，实现从第三天开始统计。最后，通过dropna函数去掉前两天产生的NaN值。

请尝试运行以上代码，查看计算出的每个人之前三天的分值之和。如有其他问题，请随时提问。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！

陶远航

你可以使用pandas库来处理这个问题。下面是一个示例代码，可以计算每天每个人之前三天分数之和：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例数据
   
4. data = {
   
5.     'Date': ['2023-08-01', '2023-08-02', '2023-08-03', '2023-08-04', '2023-08-05', '2023-08-06'],
   
6.     'Person1': [5, 3, 2, 4, 1, 6],
   
7.     'Person2': [7, 2, 4, 3, 6, 9],
   
8.     'Person3': [1, 6, 3, 2, 5, 4],
   
9.     'Person4': [4, 3, 5, 1, 2, 7],
   
10.     'Person5': [2, 4, 6, 7, 1, 3],
    
11.     'Person6': [6, 5, 1, 6, 4, 2]
    
12. }
    
13. 
    
14. df = pd.DataFrame(data)
    
15. 
    
16. # 转换日期列为日期类型
    
17. df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
    
18. 
    
19. # 设置日期列为索引
    
20. df.set_index('Date', inplace=True)
    
21. 
    
22. # 计算每天每个人前三天分数之和
    
23. for i in range(2, len(df)):
    
24.     for person in df.columns:
    
25.         df.loc[df.index[ i], person] = df[person][i-2:i+1].sum()
    
26. 
    
27. print(df)
    

复制代码

运行上述代码，你将得到一个包含每天每个人之前三天分值之和的DataFrame。

请根据实际数据的格式进行相应的调整，确保日期列已正确转换为日期类型，并且将日期列设置为索引。然后使用嵌套循环遍历每天和每个人，在每个位置上取出前三天的分数并求和，将结果填充回DataFrame中。
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