熊猫groupby申请lambda CDF

Question

我想应用自定义CDF功能。我知道熊猫中有.cumsum（），但我不想使用它。

df = pd.DataFrame({'name':['a','a','a','a','b','b','b','c','c','c','c','c'],'val':['0.00','0.02','0.03','0.04','0.00','0.06','0.07','0.00','0.09','0.10','0.11','0.12']})

然后，我想在下面表演。

步骤1 为一个'： 用0.02除以0.09，其中（0.02 + 0.03 + 0.04）= 0.09

将获得0.22，然后放入一个名为“ val2”的新列

第2步

将0.03除以0.09（与上述相同）再加上0.22

例如0.03 / 0.09 + 0.22 = 0.5533，然后将此值放入“ val2”列

..然后继续到'a'

第3步

对于“ b” 用0.06除以0.13，其中（0.06 + 0.07）= 0.13

将获得0.46，并将其存储在“ val2”中

步骤4 然后，将0.07除以0.13，再加上0.13

.. 0.07 / 0.13 + 0.46

将获得0.99并存储在“ val2”中

我这里有一半代码。

def myfunc1(myseries):
return myseries
df['val2'] = df['val'].apply(lambda x: x if x == 0.00 else myfunc1(x))

需要您的帮助。

谢谢