如何在按日期与类别分组的pandas DataFrame中计算分类累计求和

你可以直接用pandas的groupby搭配cumsum方法完成需求，操作步骤如下：

• 第一步：先保证数据按「分类列」「日期列」升序排序，避免累计顺序出错
  示例代码（请替换成你实际的列名）：

  # 假设你的DataFrame命名为df，分类列名为category，日期列名为date
  df = df.sort_values(by=['category', 'date'], ascending=[True, True]).reset_index(drop=True)
  

• 第二步：按分类分组后对目标列做累计求和
  示例代码（请替换成你实际的列名，这里假设要累计的原始值列是cost，累计结果列命名为cumulative_cost）：

  df['cumulative_cost'] = df.groupby('category')['cost'].cumsum()
  

效果验证 #

用你举的例子测试，原始数据：

运行代码后得到的累计结果：

完全符合分分类逐日累计的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amna Yasin