Question

假设我具有以下DataFrame：

df = pd.DataFrame({'Event': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'C', 'B', 'B', 'A', 'C'], 
                   'Date': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-03-01', '2019-02-15', 
                             '2019-03-15', '2019-04-05', '2019-04-05', '2019-04-15', '2019-06-10'],
                   'Sale': [100, 200, 150, 200, 150, 100, 300, 250, 500, 400]})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df

Event         Date  Sale
    A   2019-01-01   100
    B   2019-02-01   200
    A   2019-03-01   150
    A   2019-03-01   200
    B   2019-02-15   150
    C   2019-03-15   100
    B   2019-04-05   300
    B   2019-04-05   250
    A   2019-04-15   500
    C   2019-06-10   400

我想获得以下结果：

Event         Date  Sale   Total_Previous_Sale
    A   2019-01-01   100                     0
    B   2019-02-01   200                     0
    A   2019-03-01   150                   100
    A   2019-03-01   200                   100
    B   2019-02-15   150                   200
    C   2019-03-15   100                     0
    B   2019-04-05   300                   350
    B   2019-04-05   250                   350
    A   2019-04-15   500                   450
    C   2019-06-10   400                   100

其中df['Total_Previous_Sale']是事件（df['Sale']）在相邻日期（df['Event']）之前发生的总销售额（df['Date']）。例如，

事件A的总销售发生在2019年1月1日为
事件A的总销售金额发生在2019-03-01之前，为100，并且
事件A的总销售金额发生在2019-04-15之前，为100 + 150 + 200 = 450。

基本上，它与条件累积总和几乎相同，但仅适用于所有以前的值（不包括当前值）。我可以使用此行获得所需的结果：

df['Sale_Total'] = [df.loc[(df['Event'] == df.loc[i, 'Event']) & (df['Date'] < df.loc[i, 'Date']), 
                           'Sale'].sum() for i in range(len(df))]

虽然速度很慢，但是效果很好。我相信有一个更好，更快的方法。我已经尝试过这些行：

df['Total_Previuos_Sale'] = df[df['Date'] < df['Date']].groupby(['Event'])['Sale'].cumsum()

或

df['Total_Previuos_Sale'] = df.groupby(['Event'])['Sale'].shift(1).cumsum().fillna(0)

但它会产生NaN或产生不良结果。

Answer 1

每个sum首先聚合Event，Date则MultiIndex，然后按第一级Event进行分组，并使用shift和累积总和lambda函数和最后一个join在一起：

s = (df.groupby(['Event', 'Date'])['Sale']
       .sum().groupby(level=0)
       .apply(lambda x: x.shift(1).cumsum())
       .fillna(0)

df = df.join(s.rename('Total_Previuos_Sale'), on=['Event','Date'])
print (df)
  Event        Date  Sale  Total_Previuos_Sale
0     A  2019-01-01   100                  0.0
1     B  2019-02-01   200                  0.0
2     A  2019-03-01   150                100.0
3     A  2019-03-01   200                100.0
4     B  2019-02-15   150                200.0
5     C  2019-03-15   100                  0.0
6     B  2019-04-05   300                350.0
7     B  2019-04-05   250                350.0
8     A  2019-04-15   500                450.0
9     C  2019-06-10   400                100.0

Answer 2

最后，我可以找到一种更好，更快的方法来获得所需的结果。事实证明，这很容易。一个可以尝试：

df['Total_Previous_Sale'] = df.groupby('Event')['Sale'].cumsum() \
                          - df.groupby(['Event', 'Date'])['Sale'].cumsum()

仅适用于所有先前值的熊猫中的条件运行总和

2 个答案: