尝试使用Python / pandas基于来自另一个数据帧的列的内部总和来创建新的数据帧

Question

我们假设我有一个pandas数据帧df，如下所示：

df = DataFrame({'Col1':[1,2,3,4], 'Col2':[5,6,7,8]})

    Col1 Col2
0      1      5
1      2      6
2      3      7
3      4      8

有没有办法让我将列更改为列中所有以下元素的总和？

例如，对于'Col1'，结果将是：

    Col1   Col2
0     10      5
1      9      6
2      7      7
3      4      8

1变为1 + 2 + 3 + 4 = 10
2变为2 + 3 + 4 = 9
3变为3 + 4 = 7
4仍然是4

如果这是可能的，有没有办法让我指定一个截止索引，之后会发生这种行为？ 例如，如果截止索引是键1，结果将是：

    Col1   Col2
0      1      5
1      2      6
2      7      7
3      4      8

我在想除了使用循环之外别无他法，但我认为可能有一种方法可以使用矢量化计算。

谢谢堆

Answer 1

是的，你可以使用循环但非常便宜的：

def sum_col(column,start=0):
    l = len(column)
    return [column.values[i:].sum() for i in range(start,l)]

用法：

data['Col1'] = sum_col(data['Col1'],0)

Answer 2

这是一种避免循环的方法。

import pandas as pd

your_df = pd.DataFrame({'Col1':[1,2,3,4], 'Col2':[5,6,7,8]})

def your_func(df, column, cutoff):
    # do cumsum and flip over
    x = df[column][::-1].cumsum()[::-1]
    df[column][df.index > cutoff] = x[x.index > cutoff]     
    return df

# to use it
your_func(your_df, column='Col1', cutoff=1)

Out[68]: 
   Col1  Col2
0     1     5
1     2     6
2     7     7
3     4     8