根据另一列重置累计总和

Question

有许多与条件累积和相关的查询和答案（Cumsum Reset based on a condition in Pandas，Reset Cumulative sum based on condition Pandas，Cumsum Reset based on a condition in Pandas）。但我无法解决我面临的问题。以下是我拥有的部分数据，要求是记录“类型”的变化和相应的累计总和。  type sale    y   10       y   20       y    5       n   30       n   20       n    5       y   10       y   40       y   15   我的要求是获得类型变化和累计销售额的连续计数，如下所示。   type sale tp_cum cum_sale    y   10    1      10    y   20    1      30    y    5    1      35    n   30    2      30    n   20    2      50     n    5    2      55    y   10    3      10    y   40    3      50    y   15    3      65我尝试对下面的代码进行各种修改，但并不完全符合要求。请帮忙。sales['cum_sale'] = stock.groupby('type')['sale'].cumsum()数据框：df = pd.DataFrame([["y",10 ], ["y",20  ],["y",5  ],["n",30   ],["n",20   ],["n",5 ],["y",10  ], ["y",40  ],["y",15 ]],columns = ["type","sale"])

Answer 1

这是一个选项，您首先创建tp_cum列，然后cumsum()

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame([["y",10 ], 

["y",20  ],

["y",5  ],

["n",30   ],

["n",20   ],

["n",5 ],

["y",10  ], 

["y",40  ],

["y",15 ]],columns = ["type","sale"])

df["type2"] = np.cumsum((df["type"] != df["type"].shift(1)))

df["cum_sale"] = df[["sale","type2"]].groupby("type2").cumsum()

df

输出：

    type    sale    type2  cum_sale

0   y       10      1      10

1   y       20      1      30

2   y       5       1      35

3   n       30      2      30

4   n       20      2      50

5   n       5       2      55

6   y       10      3      10

7   y       40      3      50

8   y       15      3      65