如何在 Pandas 中进行条件运行总和？答案

【问题标题】：How to make conditional running sums in Pandas?如何在 Pandas 中进行条件运行总和？
【发布时间】：2021-01-17 13:36:43
【问题描述】：

我需要对 Pandas 中的两列进行累积总和。

假设我想总结工人在不同季度的销售额：

df = pd.DataFrame({'Worker': [A, A, B, B, C, C, D, D], 'Quarter': ['Test 1', 'Test 2', 'Test 1', 'Test 2', 'Test 1', 'Test 2', 'Test 1', 'Test 2'], 'Grade': [10,8,7,6,8,10,5,7]})
df

     Worker Quarter   Sales
  0       A      Q1      10
  1       A      Q2       8
  2       B      Q1       7
  3       B      Q2       6
  4       C      Q1       8
  5       C      Q2      10
  6       D      Q1       5
  7       D      Q2       7

给我这样的结果：

     Worker Quarter   Sales
  0       A      Q1      10
  1       A      Q2      18
  2       B      Q1       7
  3       B      Q2      13
  4       C      Q1       8
  5       C      Q2      18
  6       D      Q1       5
  7       D      Q2      12

最快的方法是什么？我正在尝试嵌套 for 循环，但它们非常丑陋，而且在更长的数据库中我担心会丢失一些东西。

【问题讨论】：

标签： python pandas conditional-statements cumulative-sum

【解决方案1】：

你可以把 cumsum 和 transform 结合起来：

df['Sales'] = df.groupby('Worker')['Sales'].transform(pd.Series.cumsum)

输出：

   Worker Quarter   Sales
  0       A      Q1      10
  1       A      Q2       8
  2       B      Q1       7
  3       B      Q2       6
  4       C      Q1       8
  5       C      Q2      10
  6       D      Q1       5
  7       D      Q2       7

【讨论】：

【解决方案2】：

试试groupby 和cumsum

df['Sales'] = df.groupby('Worker')['Sales'].cumsum()

【讨论】：