PostgreSQL按条件计算cumsum：按id分组对type='end'行求累计求和问题

• 现有输入表结构如下：
  
• 需求：按id字段分组，对所有type="end"的行的数值做累计求和（cumsum），当前实现存在问题，需要排查问题原因及获取正确实现方案。
• 预期输出参考：
  

常见错误原因 #

大部分实现出错的核心原因有两类：

1. 先过滤type="end"的行再计算累计求和，导致结果无法匹配原表所有行，丢失非end类型的行数据
2. 计算累计求和时未严格按id分组，或未指定行的排序规则，导致累计顺序不符合业务预期、跨id计算结果错误

正确实现代码 #

Pandas实现 #

import pandas as pd

# df为输入数据表
# 仅对type为end的行按id分组计算累计和，非end行对应位置默认填充NaN
df["end_cumsum"] = df[df["type"] == "end"].groupby("id")["value"].cumsum()

# 如果需要将非end行的累计和字段填充为0，可补充以下代码
# df["end_cumsum"] = df["end_cumsum"].fillna(0)

SQL实现（MySQL8.0+/PostgreSQL等支持窗口函数的数据库） #

SELECT 
    id,
    type,
    value,
    SUM(CASE WHEN type = 'end' THEN value ELSE 0 END) OVER(
        PARTITION BY id 
        ORDER BY 你的排序字段 -- 必须替换为表中能明确行顺序的字段，比如自增ID、时间戳
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS end_cumsum
FROM 你的表名;

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15920209