计算一段时间内值增加和减少的最大总计

Question

我遇到一种情况，我需要从值增加和减少的 DataFrame 中计算一天的客户总数。但这里有一个问题：如果我有一个像这样的数据框DATETIME                CLIENTS2018-03-03 08:00:00     12018-03-03 09:00:00     22018-03-03 10:00:00     32018-03-03 11:00:00     42018-03-03 12:00:00     52018-03-03 13:00:00     32018-03-03 14:00:00     42018-03-03 15:00:00     5这一天的最大客户总数是7因为它上升到5at12:00:00然后值在下一小时减少，但我们不从中减去5，然后它上升到4at14:00:00所以我们添加1，5所以15:00:00我们添加另一个1所以总共有7最大客户全天。我尝试过 cumsum() 和 MAX() 因为认为这些会很有用，但是唉......我需要用 SQL 或 Python 来实现它。将不胜感激任何帮助！

Answer 1

您的逻辑是您只想计算进入的访客，而不是离开的访客。现在，如果你取diff()，那么进来的就是正数，离开的就是负数。所以我们可以用 和 再次掩盖负数0。

咱们试试吧：

dates = df.DATETIME.dt.normalize()

max_visitors = (df.groupby(dates)['CLIENTS'].diff()  # find the difference

                  .fillna(df['CLIENTS'])             # these are the first records in the day

                  .clip(0)                           # replace negatives with 0

                  .groupby(dates).sum()              # sum by days

               )

输出：

DATETIME

2018-03-03    7.0

Name: CLIENTS, dtype: float64

Answer 2

如果您的 MySql 版本是 8.0+，那么您可以使用LAG()窗口函数和聚合：

select

  sum(case when clients > prev then clients - prev end) total

from (

  select *, lag(clients, 1, 0) over (order by datetime) prev

  from tablename

  where date(datetime) = '2018-03-03'

) t