为什么累计和有下降答案

【问题标题】：Why cumulative sum has a drop为什么累计和有下降
【发布时间】：2022-11-21 18:59:17
【问题描述】：

我的数据中有一个特定的特征，如下所示：

我尝试在DataFrame中引入此列的累计和如下（特征是int64类型）：

df['Cumulative'] = df['feature'].cumsum()

但是由于未知原因，我在这个函数中有一个下降，这很奇怪，因为原始列中的最小数字是 0：

有人可以解释为什么会发生这种情况以及我该如何解决这个问题。因为我只想对出现的功能求和。

先感谢您。

【问题讨论】：

看起来您需要在对 feature 构建累积和之前按日期对值进行排序，因为图中右侧的最后一个值接近左侧的起始值。
您的绘图比例不清楚，是否有可能您的功能定义为 int16 并在 32768 值之后包装？该功能的 dtype 是什么？
@amirhm dtype 是 int64。两个地块的比例相同。我只想累积总和。这意味着时间戳值的增加。
@Rabinzel 但如果我在 'cumsum()' 之前 'sort_values()' 那么我仍然没有持续增加的价值
@Egorsky 我写了一个简短的答案。你试过这样吗？也许您没有将排序后的值重新分配给 df。我的观点是，cumsum 只是将值从上到下相加，而不管它们以何种顺序出现。如果之后按时间顺序绘制数据，则数据不一定会在所有时间点都增加。

【解决方案1】：

就像在建议的 cmets 中一样，先排序然后构建累积和。你试过这样吗：

df = df.sort_values(by='Date') #where "Date" is the column name of the values on the x-axis
df['cumulative'] = df['feature'].cumsum()

【讨论】：