在多个轴上的groupby()上的Pandas - cumsum()

在多个轴上的groupby()上的Pandas - cumsum()是指在Pandas库中使用groupby()函数对数据进行分组，并在多个轴上计算累积和（cumulative sum）。

具体而言，groupby()函数用于将数据按照指定的列或多个列进行分组。然后，可以使用cumsum()函数对分组后的数据进行累积求和操作。

cumsum()函数是Pandas库中的一个聚合函数，用于计算累积和。它将对每个分组内的数值进行累积求和，并返回一个具有相同形状的新数据结构。

这个功能在数据分析和处理中非常有用，可以用于计算时间序列数据的累积和、计算每个组内的累积和等。

以下是使用groupby()和cumsum()函数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()函数按列'A'进行分组，并对列'C'进行累积求和
df['cumsum_C'] = df.groupby('A')['C'].cumsum()

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

     A    B  C   D  cumsum_C
0  foo  one  1  10         1
1  bar  one  2  20         2
2  foo  two  3  30         4
3  bar  two  4  40         6
4  foo  two  5  50         9
5  bar  one  6  60        12
6  foo  two  7  70        16
7  foo  one  8  80        24

在上述示例中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'、'C'和'D'列的示例数据集。然后，使用groupby()函数按列'A'进行分组，并对列'C'进行累积求和，将结果存储在新的列'cumsum_C'中。最后，输出结果。

这个功能在数据分析、统计和可视化等领域中非常常见，可以帮助我们更好地理解和分析数据。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择不同的分组方式和累积函数。

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