Pandas groupby суммарная сумма

Я хотел бы добавить столбец накопленной суммы в мой кадр данных Pandas, чтобы:

name | day       | no
-----|-----------|----
Jack | Monday    | 10
Jack | Tuesday   | 20
Jack | Tuesday   | 10
Jack | Wednesday | 50
Jill | Monday    | 40
Jill | Wednesday | 110

будет выглядеть так:

Jack | Monday     | 10  | 10
Jack | Tuesday    | 30  | 40
Jack | Wednesday  | 50  | 90
Jill | Monday     | 40  | 40
Jill | Wednesday  | 110 | 150

Я пробовал различные комбинации df.groupby и df.agg(lambda x: cumsum(x)) безрезультатно.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Это должно сделать это, нужно groupby() дважды.

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

Обратите внимание: итоговый DataFrame имеет MultiIndex.

Ответ 2

Это работает в pandas 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

Ответ 3

Модификация в ответ @Dmitry. Это проще и работает в пандах 0.19.0:

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

df['no_csum'] = df.groupby(['name'])['no'].cumsum()

print(df)
   name        day   no  no_csum
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

Ответ 4

Вместо df.groupby(by=['name','day']).sum().groupby(level=[0]).cumsum() (см. выше), вы также можете сделать df.set_index(['name', 'day']).groupby(level=0, as_index=False).cumsum()

  • df.groupby(by=['name','day']).sum() фактически просто перемещает оба столбца в MultiIndex
  • as_index=False означает, что вам необязательно вызывать reset_index впоследствии