Pandas中同名列按月份计算cumsum无效问题求助

需要对DataFrame中多个同名的Adj_Prod列，按1-12月逐行计算累积和（cumsum），但使用df.groupby('month')['Adj_Prod'].cumsum()后结果与原数据一致，未得到预期的累积和结果。

原数据 #

month   Adj_Prod            Adj_Prod            Adj_Prod
1       441215.6939045699   441215.6939045699   441215.6939045699
2       519150.654291369    519150.654291369    519150.654291369
3       479624.188336129    479624.188336129    479624.188336129
4       444504.2012028889   444504.2012028889   444504.2012028889
5       327232.2926583468   327232.2926583468   327232.2926583468
6       270260.9249640972   270260.9249640972   270260.9249640972
7       245660.8295624059   245660.8295624059   245660.8295624059
8       174337.2269775      174337.2269775      174337.2269775
9       249508.2308332307   281902.4467308491   240007.62178783625
10      335156.9175691739   409076.49866234337  370223.7513004631
11      410662.9605211421   413049.84287055075  454906.31546153163
12      443616.23516782525  445685.3862165406   446864.45394745696

预期输出 #

month   Adj_Prod    Adj_Prod    Adj_Prod
1       441216      441216      441216
2       960366      960366      960366
3      1439991     1439991     1439991
4      1884495     1884495     1884495
5      2211727     2211727     2211727
6      2481988     2481988     2481988
7      2727649     2727649     2727649
8      2901986     2901986     2901986
9      3151494     3183888     3141994
10     3486651     3592965     3512217
11     3897314     4006015     3967124
12     4340930     4451700     4413988

解决方案 #

问题原因 #

使用groupby('month')是错误的：每个month值对应单独一行数据，分组后每个组只有一条记录，cumsum()自然和原数据完全一致，无法实现跨月份的累积求和。

正确实现 #

由于数据已经按1-12月顺序排列，直接对所有Adj_Prod列逐列计算累积和即可，最后取整匹配预期输出的整数格式：

# 筛选所有名为Adj_Prod的列
adj_cols = df.columns[df.columns == 'Adj_Prod']
# 计算累积和并取整为整数
df[adj_cols] = df[adj_cols].cumsum().round().astype(int)

说明 #

1. 先定位所有Adj_Prod列，避免误操作其他列；
2. cumsum()默认按行方向（axis=0）计算，正好符合按月份逐行累积的需求；
3. 用round()和astype(int)将结果转换为整数，与预期输出格式一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039