Функция группировки для cumsum и сброса его индекса - PullRequest
Новая
       7

Функция группировки для cumsum и сброса его индекса

0 голосов
/ 17 января 2019

У меня простое условие:

если сумма за месяц // 100:

вывести сумму и сбросить общий индекс

еще:

продолжай кончать

Вот мои данные: 

data = dict(
    Year=['2018', '2018', '2018', '2018', '2018', '2017', '2017', '2017'],
    Month=['08', '08', '04', '05', '05', '06', '02', '01'],
    Money=[26, 50, 25, 45, 20, 36, 84, 24]
)

и вот мои попытки: 

df = pd.DataFrame(data)
df = df.groupby(['Year', 'Month']).sum()
df['cum_y'] = df.groupby(['Year']).Money.cumsum() 


df['cum_m'] = df.groupby([lambda x: x // 100], level=0).Money.cumsum()

df['cum_m'] = df.groupby(lambda x: [x if x // 100 else None]).Money.cumsum()

df['cum_m'] = df.groupby(['Money']).agg(lambda x: x // 100).cumsum()

и я хочу что-то подобное: 

            Money  cum_y  cum_m (Payout actually)
Year Month
2017 01        24    24     x    (means None)
     02        84   108    108 - reset cumsum counter()
     06        36   144     x    (36)
2018 04        25    25     x    (61)
     05        65    90    126 - reset cumsum counter()
     08        76   166     x    (76)

1 Ответ

0 голосов
/ 17 января 2019

Я знаю, что итерации следует избегать всякий раз, когда это возможно, но вот решение с использованием итерации: 

total = 0
Cumsum = []
for item in df.Money:
    total += item
    if total < 100:
        Cumsum.append(np.nan)
    else:
        Cumsum.append(total)
        total = 0

df['Cumsum'] = Cumsum

Выход: 

               Money    Cumsum
Year    Month       
2017    01     24       NaN
        02     84       108.0
        06     36       NaN
2018    04     25       NaN
        05     65       126.0
        08     76       NaN
...