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在pandas数据框中使用groupby计算cum sum

，可以通过以下步骤实现：

  1. 导入pandas库并读取数据框：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 使用groupby方法按照指定的列进行分组：
代码语言：txt
复制
# 按照指定列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')
  1. 对分组后的数据框应用cumsum函数进行累计求和：
代码语言：txt
复制
# 对分组后的数据框应用cumsum函数
cumulative_sum = grouped['column_to_calculate'].cumsum()

在上述代码中，'column_name'是要进行分组的列名，'column_to_calculate'是要计算累计和的列名。

  1. 将计算结果添加到原始数据框中：
代码语言：txt
复制
# 将计算结果添加到原始数据框中
df['cumulative_sum'] = cumulative_sum

最终，'cumulative_sum'列将包含每个分组中指定列的累计和。

这种方法适用于需要按照某个列进行分组，并计算每个分组中指定列的累计和的情况。

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R语言在收入不平等指标测度上的应用~

最近在研究个人所得税的收入再分配效应，不是心甘情愿的，毕业论文需要 因为使用了CHIPS的数据库，微观住户调查数据是我见过最变态的数据源，没有之一~ 其中所使用到的理论模型中需要计算很多个人所得税、再分配效应和累进性指标...因为我拿到的工资薪金收入是全年的，所以算了月均应纳税所得额，实际中个人所得税都是按月缴纳的，所以计算应纳税所得额的时候，需要自己修改一下以下语法： 计算工资薪金所得收入应纳税所得额： house_2013...， 即算出来的应纳税额必然要与纳税人的ID一一对应，所以我直接用了含有税前收入的数据框作为函数的参数，具体运用的时候，记得你的数据框中必须要有同名的变量，或者可以修改上述代码中税前收入的变量名，改成与你的含税前收入的数据框税前收入名称一致即可...，数据框中的四个必备变量是： Salary：税前收入； Salary_tax：tax_Salary； Salary_tax：应纳税所得额； aftertax_salary：税后收入。...如果不想更改以上代码，你需保证你指定的数据框中含有以上四个同名变量，当然你可以将代码中的变量修改为你数据框中的四个相同指标的变量名。

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