如何在熊猫中进行有条件的总和？

问题描述

我需要对熊猫的两列进行累加总和。

说我想总结工人在不同季度的销售额：

df = pd.DataFrame({'Worker': [A,A,B,C,D,D],'Quarter': ['Test 1','Test 2','Test 1','Test 2'],'Grade': [10,8,7,6,10,5,7]})
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？我正在尝试为循环嵌套，但是它们非常丑陋，并且在更长的数据库中，我担心丢失某些东西。

解决方法

尝试将groupby与cumsum一起

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

,

您可以将cumsum与transform相结合：

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