如何用Pandas/Python高效计算园区人员的总停留天数？

核心逻辑 #

每日在园人数 = 前一日在园人数 + 当日进入人数 - 当日离开人数，总停留天数为所有日期在园人数的总和。

实现步骤 #

• 计算每日人员净变化：entry_persons - exit_persons
• 对净变化序列做累积求和，得到每日在园人数
• 对累积求和结果再次求和，即为总停留天数

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    'day': [1, 2, 3, 4, 5],
    'entry_persons': [4, 2, 3, 5, 0],
    'exit_persons': [0, 1, 4, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每日净流动人数
daily_net = df['entry_persons'] - df['exit_persons']

# 累积求和得到每日在园人数，再求和得到总停留天数
total_stay_days = daily_net.cumsum().sum()

print(total_stay_days)  # 输出：30

效率说明 #

该方案使用Pandas内置的cumsum()和sum()方法，属于向量化操作，底层由C实现，避免了Python循环的开销，在处理大规模数据时性能优势显著。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kallol