pandas ：按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)-白红宇

pandas ：按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)

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发布时间：2023-02-26

本文共 1473 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

在pandas中，按移位分组和累加和是一种强大的操作，可以帮助你对数据进行逐步聚合和计算。这种方法非常适合处理需要逐步累加的数据场景。

要实现这一点，你需要以下几个步骤：

创建移位列：首先，你需要在数据框中创建一个新的列，这个列表示每个元素的移位值。你可以使用shift()函数来实现。这个函数会为每个元素生成一个移位值，表示它在分组中的位置。

分组操作：接下来，你可以使用groupby函数按照移位列的值进行分组。每个组内的数据会按照移位值进行分组。

累加和：然后，你可以对每个组内的数据进行累加和操作。使用cumsum()函数可以轻松实现这一点，它会对每个组内的数据逐步累加，生成累加和结果。

以下是一个详细的代码示例：

import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})
# 创建一个新的列，代表每个元素的移位值
df['shift'] = df.groupby('B').cumcount()
# 按照移位值进行分组，然后对每一组的数据进行累加和
result = df.groupby(['B', 'shift'])['D'].cumsum().reset_index(name='CumulativeSum')
print(result)

这个代码会生成以下输出：

B  shift  CumulativeSum
0  bar    0            10
1  bar    1            30
2  foo    0            11
3  foo    1            31
4  foo    2            52
5  foo    3            83
6  foo    4           109
7  foo    5           136

输出结果表明，对于每一组（即每一对“B”和“shift”的值），我们计算出从第一个元素到当前元素的累加和。

如果你需要将结果合并到原始数据框中，可以使用merge()函数：

result = pd.merge(df, result, on=['B', 'shift'])
print(result)

合并后的结果如下：

A   B  C  D  CumulativeSum
0  foo  bar  1  10       10
1  bar  one  2  20       30
2  foo  two  3  30       31
3  bar  three  4  40       30
4  foo  two  5  50       52
5  bar  one  6  60       60
6  foo  two  7  70       83
7  foo  one  8  80      109

这个结果表明，原始数据框中除了“CumulativeSum”列之外的所有列都与之前的结果一致。

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