我想累積和列添加到我的熊貓數據幀，這樣：熊貓GROUPBY累積和
name | day | no
-----|-----------|----
Jack | Monday | 10
Jack | Tuesday | 20
Jack | Tuesday | 10
Jack | Wednesday | 50
Jill | Monday | 40
Jill | Wednesday | 110
變爲：
Jack | Monday | 10 | 10
Jack | Tuesday | 30 | 40
Jack | Wednesday | 50 | 100
Jill | Monday | 40 | 40
Jill | Wednesday | 110 | 150
我試過的df.groupby和df.agg(lambda x: cumsum(x))各種連擊無濟於事。提前致謝！
這應該這樣做，需要groupby()兩次。
In [52]:
print df
name day no
0 Jack Monday 10
1 Jack Tuesday 20
2 Jack Tuesday 10
3 Jack Wednesday 50
4 Jill Monday 40
5 Jill Wednesday 110
In [53]:
print df.groupby(by=['name','day']).sum().groupby(level=[0]).cumsum()
no
name day
Jack Monday 10
Tuesday 40
Wednesday 90
Jill Monday 40
Wednesday 150
注意，所產生的DataFrame有MultiIndex。
這個作品在大熊貓0.16.2
In[23]: print df
name day no
0 Jack Monday 10
1 Jack Tuesday 20
2 Jack Tuesday 10
3 Jack Wednesday 50
4 Jill Monday 40
5 Jill Wednesday 110
In[24]: df['no_cumulative'] = df.groupby(['name'])['no'].apply(lambda x: x.cumsum())
In[25]: print df
name day no no_cumulative
0 Jack Monday 10 10
1 Jack Tuesday 20 30
2 Jack Tuesday 10 40
3 Jack Wednesday 50 90
4 Jill Monday 40 40
5 Jill Wednesday 110 150
顯示如何將其添加回df是非常有用的。我嘗試過使用變換，但是與cumsum（）並不能很好地配合。 – zerovector
你應該使用
df['cum_no'] = df.no.cumsum()
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.19.2/generated/pandas.DataFrame.cumsum.html
而不是df.groupby(by=['name','day']).sum().groupby(level=[0]).cumsum() （見上文），你也可以做一個df.set_index(['name', 'day']).groupby(level=0, as_index=False).cumsum()
df.groupby(by=['name','day']).sum()實際上只是移動兩列，將一個多指標as_index=False意味着你不需要調用reset_index事後
感謝您的回答。我確實有一些疑問：1.你能解釋'level = [0]'是什麼意思嗎？ 2.另外，正如你所看到的，你之前在你的數據框中有行號，並且一旦你完成累計和，這些行號就會消失。有沒有辦法讓他們回來？ – user3694373
1），索引號必須去，因爲cumsums來自多行，如第二個數字40，是10 + 20 + 10，它應該得到哪個索引值？ 1,2或3？所以，讓我們繼續使用'name'和'day'作爲'multiIndex'，這更好理解（如果需要，'reset_index（）'獲得'int'索引）。 2），'level = [0]'表示'groupby'是由'MultiIndex'的第一層操作的，即'name'列。 –
謝謝CT。我後來明白了這一點，並嘗試使用reset_index（）來解決我的問題。感謝您的詳細解釋！ – user3694373