Как сортировать внутри окна в порядке убывания в полярах ⇐ Python

[Anonymous]

Я изучал поляры чуть более недели и не могу понять, как провести аналог SQL Sum (...) Over (раздел по ... порядок ... desc)

Код: Выделить всё

df.group_by('merchant_id', 'month')\
.agg(sum_share=pl.col('amount').sum())\
.with_columns(sum_share=pl.col('sum_share')/(pl.col('sum_share').sum().over('month')))\
.sort(['month', 'sum_share'], descending=[False,True])\
.with_columns(
cumulative_sales=pl.col("sum_share")
.cum_sum()
.over("month", order_by=pl.col("sum_share").reverse()))
< /code>
Этот код создал какую -то аду и чепуху. и я пришел к выводу, чтобы не использовать сортировку внутри «над» вообще, а только для того, чтобы сделать очевидную «сортировку» перед добавлением столбца. необходимо и что это за использование, если вы не можете сделать заказ DECS, хотя это не часто используется < /p>
df.group_by('merchant_id', 'month')\
.agg(sum_share=pl.col('amount').sum())\
.with_columns(sum_share=pl.col('sum_share')/(pl.col('sum_share').sum().over('month')))\
.sort(['month', 'sum_share'], descending=[False,True])\
.with_columns(
cumulative_sales=pl.col("sum_share")
.cum_sum()
.over("month"))
< /code>
# this worked
(df.group_by('merchant_id', 'month')\
.agg(sum_share=pl.col('amount').sum())\
.with_columns(sum_share=pl.col('sum_share')/(pl.col('sum_share').sum().over('month')))\
.sort(['month', 'sum_share'], descending=[False,True])\
.with_columns(
cumulative_sales=pl.col("sum_share")
.cum_sum(reverse=True)
.over("month", order_by=pl.col("sum_share")))\
.with_columns(share_of_m_for_merch=pl.col("month").n_unique().over('merchant_id'),
help=pl.col('cumulative_sales').filter(pl.col('cumulative_sales')>=0.2).min().over('month'))\
.filter(pl.col('cumulative_sales')
Это пример выходных данных для получения единиц (их минимальное число из -за спермы), которые приносят 20% дохода ежемесячно. Создан одинаково с cum_sum (reample = true) 

и cum_sum ()


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -in-polars