如何使用group by獲取唯一ID的累積總和？

Question

我對 python 和 Pandas 非常陌生，它在 Pandas 數據框上工作，看起來像

Date     Time           ID   Weight
Jul-1     12:00         A       10
Jul-1     12:00         B       20
Jul-1     12:00         C       100
Jul-1     12:10         C       100
Jul-1     12:10         D       30
Jul-1     12:20         C       100
Jul-1     12:20         D       30
Jul-1     12:30         A       10
Jul-1     12:40         E       40
Jul-1     12:50         F       50
Jul-1     1:00          A       40

我正在嘗試按日期、時間和 id 實現分組並應用累積總和，這樣如果下一個時間段中存在 id，則權重僅添加一次（唯一）。 結果數據框看起來像這樣

Date     Time           Weight   
Jul-1     12:00         130     (10+20+100)
Jul-1     12:10         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:20         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:30         160     (10+20+100+30)
Jul-1     12:40         200     (10+20+100+30+40)
Jul-1     12:50         250     (10+20+100+30+40+50)
Jul-1     01:00         250     (10+20+100+30+40+50)

這是我在下面嘗試過的，但是這仍然多次計算重量：

df=df.groupby(['date','time','ID'])['Wt'].apply(lambda x: x.unique().sum()).reset_index()
df['cumWt']=df['Wt'].cumsum()

任何幫助將非常感激！

非常感謝提前！

Answer 1

下面的代碼使用pandas.duplicate() 、 pandas.merge() 、 pandas.groupby/sum和pandas.cumsum()來獲得所需的輸出：

# creates a series of weights to be considered and rename it to merge
unique_weights = df['weight'][~df.duplicated(['weight'])]
unique_weights.rename('consider_cum', inplace = True)

# merges the series to the original dataframe and replace the ignored values by 0
df = df.merge(unique_weights.to_frame(), how = 'left', left_index=True, right_index=True)
df.consider_cum = df.consider_cum.fillna(0)

# sums grouping by date and time
df = df.groupby(['date', 'time']).sum().reset_index()

# create the cumulative sum column and present the output
df['weight_cumsum'] = df['consider_cum'].cumsum()
df[['date', 'time', 'weight_cumsum']]

產生以下輸出：