按日期列出的未索引数据的pandas中的累加和

在pandas中，可以使用cumsum()函数来计算按日期列出的未索引数据的累加和。

cumsum()函数是pandas中的一个聚合函数，用于计算累加和。它将返回一个与原始数据相同大小的Series或DataFrame，其中每个元素都是从数据的开头到当前位置的累加和。

以下是使用cumsum()函数计算按日期列出的未索引数据的累加和的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
        '数值': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按日期排序
df = df.sort_values('日期')

# 计算累加和
df['累加和'] = df['数值'].cumsum()

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将得到以下输出：

          日期  数值  累加和
0 2022-01-01   1    1
1 2022-01-02   2    3
2 2022-01-03   3    6
3 2022-01-04   4   10

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的示例数据。然后，我们将日期列转换为日期类型，并按日期排序。接下来，我们使用cumsum()函数计算数值列的累加和，并将结果存储在新的列"累加和"中。最后，我们打印出结果。

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