cumsum() on multi-index pandas dataframe(多索引 pandas 数据帧上的Cumsum())

本文介绍了多索引 pandas 数据帧上的Cumsum()的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有一个多索引数据帧，它显示每月交易的总频率。

我正在尝试每年获得一个尊重我的‘mapid’和‘service’多索引的Cumsum()。然而，我不知道如何得出这些数据

combined_df = combined_df.groupby([pd.Grouper(freq='M'), 'provider', 'mapid', 'service']).sum()


                                                 cost
datetime   provider mapid   service                  
2017-08-31 Amazon   10147.0 Monitor              0.41
                            Storage             90.51
                            Virtual Machine  11646.32
2017-09-30 Amazon   10147.0 Monitor              0.89
                            Storage            226.06
                            Virtual Machine  32624.91
2017-10-31 Amazon   10147.0 Monitor              0.17
                            Storage            261.72
                            Virtual Machine  36934.93
2017-11-30 Amazon   10147.0 Monitor              0.35
                            Storage            269.06
                            Virtual Machine  30790.70

我想得出以下结果

推荐答案

在您的MultiIndex的最后一级分组并调用DataFrameGroupBy.cumsum：

combined_df['cumsum'] = combined_df.groupby(level=-1)['cost'].cumsum()

这篇关于多索引 pandas 数据帧上的Cumsum()的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！