我想累积和列添加到我的熊猫数据帧，这样：熊猫GROUPBY累积和
name | day | no
-----|-----------|----
Jack | Monday | 10
Jack | Tuesday | 20
Jack | Tuesday | 10
Jack | Wednesday | 50
Jill | Monday | 40
Jill | Wednesday | 110
变为：
Jack | Monday | 10 | 10
Jack | Tuesday | 30 | 40
Jack | Wednesday | 50 | 100
Jill | Monday | 40 | 40
Jill | Wednesday | 110 | 150
我试过的df.groupby和df.agg(lambda x: cumsum(x))各种连击无济于事。提前致谢！
这应该这样做，需要groupby()两次。
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，所产生的DataFrame有MultiIndex。
这个作品在大熊猫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
显示如何将其添加回df是非常有用的。我尝试过使用变换，但是与cumsum（）并不能很好地配合。 – zerovector
你应该使用
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() （见上文），你也可以做一个df.set_index(['name', 'day']).groupby(level=0, as_index=False).cumsum()
df.groupby(by=['name','day']).sum()实际上只是移动两列，将一个多指标as_index=False意味着你不需要调用reset_index事后
感谢您的回答。我确实有一些疑问：1.你能解释'level = [0]'是什么意思吗？ 2.另外，正如你所看到的，你之前在你的数据框中有行号，并且一旦你完成累计和，这些行号就会消失。有没有办法让他们回来？ – user3694373
1），索引号必须去，因为cumsums来自多行，如第二个数字40，是10 + 20 + 10，它应该得到哪个索引值？ 1,2或3？所以，让我们继续使用'name'和'day'作为'multiIndex'，这更好理解（如果需要，'reset_index（）'获得'int'索引）。 2），'level = [0]'表示'groupby'是由'MultiIndex'的第一层操作的，即'name'列。 –
谢谢CT。我后来明白了这一点，并尝试使用reset_index（）来解决我的问题。感谢您的详细解释！ – user3694373