使用 groupby 计算 pandas 数据框中的 cum sum答案

【问题标题】：Using groupby to calculate cum sum in pandas dataframe使用 groupby 计算 pandas 数据框中的 cum sum
【发布时间】：2020-07-12 16:32:01
【问题描述】：

我有下面的数据框，我打算计算累积总和：

df_a = pd.DataFrame({'Location': ['SR01','SR01','SR02','SR01','SR01','SR02'],
                 'User':['101','101','101','102','102','102'],
                 'Year':['2018','2019','2019','2018','2019','2019'],
                 'Month':[12, 1, 2, 12, 1, 2],
                 'Qty':[10, -2, 3, 4, -5, 6]})

我的预期输出如下：

df_a = pd.DataFrame({'Location': ['SR01','SR01','SR02','SR01','SR01','SR02'],
                 'User':['101','101','101','102','102','102'],
                 'Year':['2018','2019','2019','2018','2019','2019'],
                 'Month':[12, 1, 2, 12, 1, 2],
                 'Qty':[10, -2, 3, 4, -5, 6],
                'CumSum': [10, 8, 3, 4, -1, 6]})

但是，当我使用 df_a.groupby(['Location','User','Year','Month']).sum().groupby(level=1).cumsum() 时，我得到了这个：

df_a = pd.DataFrame({'Location': ['SR01','SR01','SR02','SR01','SR01','SR02'],
                 'User':['101','101','101','102','102','102'],
                 'Year':['2018','2019','2019','2018','2019','2019'],
                 'Month':[12, 1, 2, 12, 1, 2],
                 'Qty':[10, 8, 4, -1, 11, 5]})

有人可以解释为什么我的代码不起作用并解决这个问题吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas cumulative-sum

【解决方案1】：

你需要

df_a.groupby(['Location','User']).Qty.cumsum()
0    10
1     8
2     3
3     4
4    -1
5     6
Name: Qty, dtype: int64

df_a['cumSum']= df_a.groupby(['Location','User']).Qty.cumsum()

【讨论】：

嗨，有没有一种方法可以让我在维护其他列的同时做到这一点？
@rain123 你可以把它分配回去，也检查更新
太棒了！这正是我想要的。感谢您的帮助！
@rain123 Yw :-)，顺便说一句，您愿意投票并接受吗？