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Pandas groupby 累積合計 質問する

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Pandas groupby 累積合計 質問する

Pandas データフレームに累積合計列を追加して、次の操作を行います。

名前 日 いいえ
ジャック 月曜日 10
ジャック 火曜日 20
ジャック 火曜日 10
ジャック 水曜日 50
ジル 月曜日 40
ジル 水曜日 110

次のように変わります:

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

さまざまな組み合わせを試しましたdf.groupbyが、df.agg(lambda x: cumsum(x))効果はありませんでした。

ベストアンサー1

これで完了です。2groupby()回必要です:

df.groupby(['name', 'day']).sum() \
  .groupby(level=0).cumsum().reset_index()

説明：

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

# sum per name/day
print( df.groupby(['name', 'day']).sum() )
                 no
name day           
Jack Monday      10
     Tuesday     30
     Wednesday   50
Jill Monday      40
      Wednesday  110

# cumulative sum per name/day
print( df.groupby(['name', 'day']).sum() \
         .groupby(level=0).cumsum() )
                 no
name day           
Jack Monday      10
     Tuesday     40
     Wednesday   90
Jill Monday      40
     Wednesday  150

最初の合計から得られたデータフレームは、'name'と でインデックス付けされます'day'。これを印刷するとわかります。

df.groupby(['name', 'day']).sum().index

'name'累積合計を計算するときは、最初のインデックス (レベル 0) に対応するによって計算します。

最後に、reset_index名前を繰り返すために を使用します。

df.groupby(['name', 'day']).sum().groupby(level=0).cumsum().reset_index()

   name        day   no
0  Jack     Monday   10
1  Jack    Tuesday   40
2  Jack  Wednesday   90
3  Jill     Monday   40
4  Jill  Wednesday  150

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