Question

我有一个如下所示的数据框：

Date          n
2014-02-27    4
2014-02-28    5
2014-03-01    1
2014-03-02    6
2014-03-03    7

我正试图找到一个看起来像这样的

Date          n    csn
2014-02-27    4    4
2014-02-28    5    9
2014-03-01    1    1
2014-03-02    6    7
2014-03-03    7    14

...即。我想要一个月内运行总计的列，我想让它从每个月开始。我怎么能这样做？

Answer 1

使用.groupby()，但不要只按月分组，groupby年 - 月。否则2013-02将与2014-02等在同一组中。

In [96]:

df['Month']=df['Date'].apply(lambda x: x[:7])
In [97]:

df['csn']=df.groupby(['Month'])['n'].cumsum()
In [98]:

print df
         Date  n    Month  csn
0  2014-02-27  4  2014-02    4
1  2014-02-28  5  2014-02    9
2  2014-03-01  1  2014-03    1
3  2014-03-02  6  2014-03    7
4  2014-03-03  7  2014-03   14

[5 rows x 4 columns]

Answer 2

如果您正在进行时间序列工作，我建议您使用DatetimeIndex。在此示例中，您可以使用TimeGrouper按月分组（按年度分组，如重新采样）：

In [11]: g = df.groupby(pd.TimeGrouper('M'))

In [12]: g['n'].cumsum()
Out[12]: 
Date
2014-02-27     4
2014-02-28     9
2014-03-01     1
2014-03-02     7
2014-03-03    14
dtype: int64

In [13]: df['csn'] = g['n'].cumsum()

注意：如果您尚未使用DatetimeIndex，请调用to_datetime函数并设置索引：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

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2 个答案: