pandas习题 099：便利店客流峰值追踪

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（编码题）社区便利店每日营业结束后，会把当天的“当日最高客流人数”记到一张简单的表里。店长想知道：“截至今天，本店历史上最拥挤的一天是多少人次？而今天比这个历史纪录差了多少？”

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '日期': pd.date_range('2024-08-01', periods=8, freq='D'),
    '当日最高客流': [120, 150, 135, 160, 145, 170, 165, 155]
})
df
'''
          日期  当日最高客流
0 2024-08-01     120
1 2024-08-02     150
2 2024-08-03     135
3 2024-08-04     160
4 2024-08-05     145
5 2024-08-06     170
6 2024-08-07     165
7 2024-08-08     155
'''

需求：

增加一列历史最高客流，表示到当前行为止的“当日最高客流”的最大值。
再增加一列差值，计算“历史最高客流 − 当日最高客流”，即今天比历史纪录少了多少人。
结果按日期升序排列，保留所有原始列和新增列。

参考答案

代码如下：

(
    df.assign(历史最高客流=df.当日最高客流.cummax())
    .assign(差值=lambda x: x.历史最高客流 - x.当日最高客流)
)
'''
   日期  当日最高客流  历史最高客流  差值
0 2024-08-01     120     120   0
1 2024-08-02     150     150   0
2 2024-08-03     135     150  15
3 2024-08-04     160     160   0
4 2024-08-05     145     160  15
5 2024-08-06     170     170   0
6 2024-08-07     165     170   5
7 2024-08-08     155     170  15
'''

店长一眼就能看出哪天创了新高（差值=0），以及今天比最挤的那天少了多少人。

（完）

pandas习题 099：便利店客流峰值追踪

参考答案

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