如何使用 group by 获取唯一 ID 的累计和？

Question

我对 python 和 pandas 非常陌生，正在处理看起来像

的 pandas 数据框

Date     Time           ID   Weight
Jul-1     12:00         A       10
Jul-1     12:00         B       20
Jul-1     12:00         C       100
Jul-1     12:10         C       100
Jul-1     12:10         D       30
Jul-1     12:20         C       100
Jul-1     12:20         D       30
Jul-1     12:30         A       10
Jul-1     12:40         E       40
Jul-1     12:50         F       50
Jul-1     1:00          A       40

我正在尝试按日期、时间和 ID 进行分组并应用累积和，这样如果下一个时隙中存在 ID，则权重仅添加一次（唯一）。生成的数据框如下所示

Date     Time           Weight   
Jul-1     12:00         130     (10+20+100)
Jul-1     12:10         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:20         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:30         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:40         200     (10+20+100+30+40)
Jul-1     12:50         250     (10+20+100+30+40+50)
Jul-1     01:00         250     (10+20+100+30+40+50)

这是我在下面尝试的方法，但是这仍然多次计算权重：

df=df.groupby(['date','time','ID'])['Wt'].apply(lambda x: x.unique().sum()).reset_index()
df['cumWt']=df['Wt'].cumsum()

非常感谢任何帮助！

提前致谢！！

Answer 1

下面的代码使用 pandas.duplicate(), pandas.merge(), pandas.groupby/sum and pandas.cumsum() 得到所需的输出：

# creates a series of weights to be considered and rename it to merge
unique_weights = df['weight'][~df.duplicated(['weight'])]
unique_weights.rename('consider_cum', inplace = True)

# merges the series to the original dataframe and replace the ignored values by 0
df = df.merge(unique_weights.to_frame(), how = 'left', left_index=True, right_index=True)
df.consider_cum = df.consider_cum.fillna(0)

# sums grouping by date and time
df = df.groupby(['date', 'time']).sum().reset_index()

# create the cumulative sum column and present the output
df['weight_cumsum'] = df['consider_cum'].cumsum()
df[['date', 'time', 'weight_cumsum']]

产生以下输出：

如何使用 group by 获取唯一 ID 的累计和？

How to get cumulative sum of unique IDs with group by?

python

data-processing

pandas