Question

如何计算一列的值之和，而另一列的值不变？

示例：

df.A

0   |  A   |  2 
1   |  A   |  1 
2   |  A   |  3 
3   |  B   |  22 
4   |  A   |  0
5   |  B   |  8

我想要的是一个新列：

                  |  cum.sum
0   |  A   |  2   |    6   (=2+1+3+0)
1   |  A   |  1   |    6
2   |  A   |  3   |    6
3   |  B   |  22  |    31  (=22+8)
4   |  A   |  0   |    6
5   |  B   |  8   |    6

Answer 1

示例中的输出似乎是简单的sum而不是cumsum，在这种情况下为：

df["C"] = df.groupby("A")["B"].transform("sum")

但是，如果您希望使用cumsum，则只需切换函数名称即可：

df["C"] = df.groupby("A")["B"].transform("cumsum")

（sum为DataFrame中A的每一行提供相同的输出，而cumsum给出直至当前行（包括当前行）的A的总数。）

求和，而另一列的值不变

1 个答案: