Группа Pandas от cumsum keep colums

Question

Я потратил несколько часов, пытаясь сделать «кумулятивную группу по сумме» на кадре данных pandas. Я смотрел на все StackOverflow ответы и на удивление ни один из них не может решить мою (очень элементарное) проблема:

У меня есть dataframe:

df1 Out[8]: Name Date Amount 0 Jack 2016-01-31 10 1 Jack 2016-02-29 5 2 Jack 2016-02-29 8 3 Jill 2016-01-31 10 4 Jill 2016-02-29 5

Я пытаюсь

1. группа по ['Name', 'Date'] и
2. cumsum 'Amount'.
3. То есть.

Так желаемый результат:

df1 Out[10]: Name Date Cumsum 0 Jack 2016-01-31 10 1 Jack 2016-02-29 23 2 Jill 2016-01-31 10 3 Jill 2016-02-29 15

EDIT: Я упрощая вопрос. С текущими ответами я до сих пор не могу получить правильную «бегущую» cumsum. Посмотрите внимательно, я хочу увидеть кумулятивную сумму «10, 23, 10, 15». На словах я хочу видеть каждую дату подряд общую кумулятивную сумму для человека. NB: Если для одного и того же человека есть две записи в одну дату, я хочу их суммировать, а затем добавить их в запущенную cumsum и только затем распечатать сумму.

Я ценю любые советы и/или помощь.

Answer 1

Вам нужно назначить выход на новый столбец, а затем удалить Amount колонку, drop:

df1['Cumsum'] = df1.groupby(by=['Name','Date'])['Amount'].cumsum() 
df1 = df1.drop('Amount', axis=1) 
print (df1) 
    Name  Date Cumsum 
0 Jack 2016-01-31  10 
1 Jack 2016-02-29  5 
2 Jack 2016-02-29  13 
3 Jill 2016-01-31  10 
4 Jill 2016-02-29  5 

Другое решение с assign:

df1 = df1.assign(Cumsum=df1.groupby(by=['Name','Date'])['Amount'].cumsum()) 
     .drop('Amount', axis=1) 
print (df1) 
    Name  Date Cumsum 
0 Jack 2016-01-31  10 
1 Jack 2016-02-29  5 
2 Jack 2016-02-29  13 
3 Jill 2016-01-31  10 
4 Jill 2016-02-29  5 

EDIT замечанием:

Первые groupby колонны Name и Date и агрегат sum, затем groupby от levelName и агрегат cumsum.

df = df1.groupby(by=['Name','Date'])['Amount'].sum() 
     .groupby(level='Name').cumsum().reset_index(name='Cumsum') 
print (df) 
    Name  Date Cumsum 
0 Jack 2016-01-31  10 
1 Jack 2016-02-29  23 
2 Jill 2016-01-31  10 
3 Jill 2016-02-29  15 

Answer 2

Сначала установите индекс, а затем groupby.

df.set_index(['Name', 'Date']).groupby(level=[0, 1]).Amount.cumsum().reset_index() 

---

После того, как ОП изменил свой вопрос, теперь это правильный ответ.

df1.groupby(
    ['Name','Date'] 
)Amount.sum().groupby(
    level='Name' 
).cumsum() 

Это тот же ответ обеспечивается jezrael