每个组最近成员的运行总和答案

【问题标题】：Running sum of most recent members of each group每个组最近成员的运行总和
【发布时间】：2015-09-30 15:42:10
【问题描述】：

这是输入数据框：

我想按 id 对条目进行分组，然后计算到目前为止看到的每个组的最新成员的运行总和。以下是所需输出的样子，并解释了它是如何获得的：

  id  val  out
0  A    1   1
1  B    2   3   (2 + 1)
2  A   -3   -1  (-3 + 2)  
3  C    1   0   (1+ -3 +2)
4  D    5   5   (5 + 1 + -3 + 2_
5  B    6   9   (6 + 5 + 1 + -3)
6  C   -2   6    (-2 + 6 + 5 -3)

这里有一些更详细的解释： 1) id=1 的行有 3=2+1，因为当时你有 2 个组，As 和 Bs，每个组有 1 行，所以你必须从每个组中取出那一行。

2) id=2 的行有 -1=-3+2，因为那时你有 2 个组，As 和 Bs。 As 中的最新行是 2 A -3，而 Bs 中的单个（因此也是最近的）行是 1 B 2，因此您添加了这两行。

3) 在id=6的那一行，你加起来

您从每个组中取出 1 行，那是当时最近的行。

【问题讨论】：

为什么第二个值是 3 ？当 first 的 id 是 A 而 second 的 id 是 B 时。
好吧，此时，您有 2 组，A 和 B，每组有一排。目标是从每个组中获取最新的行，并且您有 2 个组，每个组有 1 行，因此您为它们添加 val 值并获得 2+1。

标签： python pandas group-by dataframe cumsum

【解决方案1】：

这应该是使用循环执行此操作的一种相对快速且简单的方法。它的工作方式是，只要找到一个新条目，它就会在字典中添加一个新条目。如果条目已经存在，它会覆盖相应的值。

df = pd.DataFrame({'id': ['A','B','A','C','D','B','C'],
                  'val': [1,2,-3,1,5,6,-2]})

num_rows = df.shape[0]

last_vals = {}
for i in range(0, num_rows):
    x = df['id'][i]
    last_vals[x] = df['val'][i]

sum(last_vals.values())

【讨论】：