cumsum () по месяцам, но повторите значения, если в этом месяце нет данных - PullRequest
Новая
       19

cumsum () по месяцам, но повторите значения, если в этом месяце нет данных

0 голосов
/ 10 февраля 2019

У меня есть данные: df 

    date    col1    col2
0   1/16/2016   apple   20
1   2/1/2016    apple   40
2   2/2/2016    pear    60
3   3/13/2016   apple   10
4   5/4/2016    apple   50
5   6/15/2016   pear    5

С помощью cumsum() я могу получить кумулятивную сумму значений.Но если в определенном месяце нет значения, оно не повторяется. 

df.set_index('date', inplace=True)
df = df.groupby([df.index.month, 'col1']).sum()
df['cumsum'] = df.groupby('col1')['cumsum'].cumsum()

date    col1    cumsum
Jan-16  apple   20
Feb-16  apple   60
Feb-16  pear    60
Mar-16  apple   70
May-16  apple   120
Jun-16  pear    65

Но я бы хотел получить следующий результат: повторить совокупность значений col1, даже если естьнет данных в этом конкретном месяце.

date    col1    cumsum
Jan-16  apple   20
Feb-16  apple   60
Feb-16  pear    60
Mar-16  apple   70
Mar-16  pear    60
Apr-16  apple   70
Apr-16  pear    60
May-16  apple   120
May-16  pear    60
Jun-16  apple   120
Jun-16  pear    65

Заранее благодарим за помощь.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 февраля 2019

Использование: 

#create month period column  for correct ordering
df['months'] = df['date'].dt.to_period('m')
#aggregate month
df1 = df.groupby(['months', 'col1'])['col2'].sum()

#MultiIndex with all possible combinations
mux = pd.MultiIndex.from_product([pd.period_range(df['months'].min(),
                                                  df['months'].max(), freq='M'),
                                  df['col1'].unique()], names=df1.index.names)

#add missing values with reindex reshape, cumulative sum
#forward fill missing values and reshape back
df2 = (df1.reindex(mux)
          .unstack()
          .cumsum()
          .ffill()
          .stack()
          .astype(int)
          .reset_index(name='cumsum')
         )
print (df2)
     months   col1  cumsum
0   2016-01  apple      20
1   2016-02  apple      60
2   2016-02   pear      60
3   2016-03  apple      70
4   2016-03   pear      60
5   2016-04  apple      70
6   2016-04   pear      60
7   2016-05  apple     120
8   2016-05   pear      60
9   2016-06  apple     120
10  2016-06   pear      65

Последнее, при необходимости, преобразование даты и времени в пользовательские строки: 

df2['months'] = df2['months'].dt.strftime('%b-%y')
print (df2)
    months   col1  cumsum
0   Jan-16  apple      20
1   Feb-16  apple      60
2   Feb-16   pear      60
3   Mar-16  apple      70
4   Mar-16   pear      60
5   Apr-16  apple      70
6   Apr-16   pear      60
7   May-16  apple     120
8   May-16   pear      60
9   Jun-16  apple     120
10  Jun-16   pear      65
...