groupby cumsum 排序的数据框

如何解决groupby cumsum 排序的数据框

我想按一列对数据框进行分组，然后在按第一列降序排列的另一列上应用累积和

df1:
id   PRICE  DEMAND
0      120     10
1      232     2
2      120     3
3      232     8
4      323     5
5      323     6
6      323     2

df2:
id   PRICE  DEMAND
0      323     13
1      232     23
2      120     36

我用两条指令来做，但我觉得只用一笔就可以完成

data = data.groupby('PRICE',as_index=False).agg({'DEMAND': 'sum'}).sort_values(by='PRICE',ascending=False)
data['DEMAND'] = data['DEMAND'].cumsum()

解决方法

在我看来，你所拥有的一切都很好。但是，如果您想将所有内容链接在一起，请先将 sort 然后 groupby 与 sort=False 连接起来，这样它就不会改变顺序。然后您可以在组内sum 并cumsum 结果系列

(df.sort_values('PRICE',ascending=False)
   .groupby('PRICE',sort=False)['DEMAND'].sum()
   .cumsum()
   .reset_index())

   PRICE  DEMAND
0    323      13
1    232      23
2    120      36

---

另一种选择是sort然后cumsum然后drop_duplicates：

(df.sort_values('PRICE',ascending=False)
   .set_index('PRICE')
   .DEMAND.cumsum()
   .reset_index()
   .drop_duplicates('PRICE',keep='last'))

   PRICE  DEMAND
2    323      13
4    232      23
6    120      36