用乘数计算分组滚动累积和

Question

我想在 Pandas DataFrame 中将一列乘以一个常数后计算滚动累积总和。例如，给定系列：

0
0
1
0
0
0

我想应用一个常数倍数，例如 1.5，来累积计算以下系列：

0
0
1
1.5
2.25
3.375

序列需要在一个组上计算，例如：

pd.DataFrame({'Group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'Value': [0, 0, 1, 0, 0, 0]})

应该分别计算a 和b。

该系列将只包含0 或1 作为值，而1 在该系列中只会出现一次。因此，一个序列之前的总和是1。

Answer 1

这是一个单行代码，但它在同一 Value 列中生成输出，因为它只有 0 或 1 乘以 1 time x 与 0 + x 相同

df.iloc[df.Value.idxmax()+1:, df.columns == 'Value'] =
    (df.iloc[df.Value.idxmax()+1:, df.columns == 'Value']+1.5).cumprod()

df.Value
#   Value
# 0 0.0
# 1 0.0
# 2 1.0
# 3 1.5
# 4 2.25
# 5 3.375

编辑

如果这需要仅应用于特定组，则最好创建一个函数

def fun(df_g):
    df = df_g.copy()
    df.iloc[df.Value.idxmax()+1:, df.columns == 'Value'] = 
        (df.iloc[df.Value.idxmax()+1:, df.columns == 'Value']+1.5).cumprod()
    return df.Value

df_result = df.groupby('Group').apply(fun).\
    transform(pd.Series).reset_index(level=1, drop=True)

df_result
# Group 0
# a 0.0
# a 0.0
# a 1.0
# a 1.5
# b 0.0
# b 0.0