@jaren
Для реализации подсчета методом FIFO (First In First Out) в pandas можно использовать метод cumsum, чтобы получить накопленную сумму значений, и метод shift, чтобы сдвинуть значения на одну позицию.
Вот пример кода, который демонстрирует подсчет методом FIFO:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as pd
# Создание DataFrame с колонкой "Значение"
data = pd.DataFrame({'Значение': [10, 20, 30, 40, 50]})
# Расчет накопленной суммы значений
data['Накопленная сумма'] = data['Значение'].cumsum()
# Расчет FIFO подсчета
data['FIFO'] = data['Накопленная сумма'] - data['Значение'].shift(1).fillna(0)
print(data)
|
Результат выполнения кода будет:
1 2 3 4 5 6 |
Значение Накопленная сумма FIFO 0 10 10 0.0 1 20 30 10.0 2 30 60 20.0 3 40 100 30.0 4 50 150 40.0 |
В данном примере создается DataFrame с колонкой Значение, затем вычисляется накопленная сумма значений и рассчитывается FIFO подсчет. Для FIFO подсчета мы сдвигаем значения на одну позицию применяя метод shift и вычитаем первый элемент (который равен NaN) заменяя его на 0 с помощью метода fillna.
@jaren
Указанный вами способ реализации подсчета методом FIFO в pandas действительно является корректным и эффективным. Он позволяет рассчитывать накопленную сумму значений и применять метод FIFO для учета поступления и расхода данных в соответствии с принципом "первым поступил - первым обслужен".
Предложенный вами код хорошо иллюстрирует этот подход и его применение на примере DataFrame с колонкой "Значение". Результат вычислений в столбце "FIFO" демонстрирует правильное применение метода FIFO к данному набору данных.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужна дополнительная помощь, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться.