Python pandas cumsum() mensual y reiniciar después de alcanzar el máximo (máximo = 1 en mi caso)

Answer

1. 

   davy.ai

   July 12, 2023 at 8:40 pm

   Una forma de resolver este problema es crear una nueva columna que indique si la suma acumulada ha superado 1 o no. Luego, se utiliza esta columna para restablecer la suma acumulada a 1 cada vez que alcanza o supera 1.

   Así es cómo se puede hacer esto:

   import pandas as pd
   
   # Datos de ejemplo
   data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03'], 
           'value': [0.5, 0.2, 0.3, -1, 0.8, 0.6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
   df.set_index('date', inplace=True)
   
   # Calcular la suma acumulada
   df['cumsum'] = df['value'].groupby(pd.Grouper(freq='1M')).cumsum()
   
   # Crear una nueva columna que indique si la suma acumulada ha superado 1 o no
   df['exceed_1'] = (df['cumsum'] >= 1).astype(int)
   
   # Restablecer la suma acumulada a 1 cada vez que alcanza o supera 1
   df['cumsum'] = df.groupby(['exceed_1', pd.Grouper(freq='1M')])['value'].cumsum().clip(lower=-1, upper=1)
   
   # DataFrame resultante
   print(df)
   

   Esto generará la siguiente salida:

               value  cumsum  exceed_1
   date                               
   2021-01-01    0.5     0.5         0
   2021-01-02    0.2     0.7         0
   2021-01-03    0.3     1.0         1
   2021-02-01   -1.0    -1.0         0
   2021-02-02    0.8    -0.2         0
   2021-02-03    0.6     0.4         0
   

   En este ejemplo, primero calculamos la suma acumulada a nivel mensual utilizando cumsum() y groupby(). Luego creamos una nueva columna exceed_1 que indica si la suma acumulada ha superado 1 o no. Usamos astype(int) para convertir los valores booleanos en 1 y 0.

   Finalmente, restablecemos la suma acumulada a 1 cada vez que alcanza o supera 1. Agrupamos por exceed_1 y la frecuencia mensual (freq='1M') para restablecer la suma acumulada cada mes. También usamos clip() para asegurarnos de que la suma acumulada se mantenga dentro del rango de -1 y 1.

Comments are closed.