将cumsum应用于熊猫分组对象

Question

这个问题已经被问过好几次了，但是我仍然找不到适用于我的数据集的解决方案。

我需要将我的数据框按两列进行分组，然后用剩余的列替换，并用每列的最大值对每列的累积和进行归一化。例如，groupby对象看起来像：

df.groupby(['level0','level1'])

level0  level1  col1  col2  col3  col4
a       1
        2
        3
...     
        23
        24
b       1
        2 
        3
...
        23
        24

我想做类似的事情

df.groupby(['level0','level1']).apply(lambda x:x.cumsum/max(x))

或

df.groupby(['level0','level1']).transform(pd.Series.cumsum)

后者实际上并没有将新列替换旧列，也没有进行规范化，但这可能是一个起点。

但是，作为输出，我总是得到与输入中完全相同的列，而不是归一化的累积总和。我尝试了其他问题中提出的不同方法，但始终得到相同的结果。