python - GroupBy 中的 Pandas 累计和

Question

我有一个时间序列数据，其中包含特定时间的符号及其各自的值。

index,symbol,value
01:00,A,10
01:00,B,15
01:01,A,15
01:01,B,25
01:02,A,30
01:02,B,45

现在我想创建一个第 4 列，它具有每个交易品种基于时间序列的累积值，但是从每个累积行中，每个交易品种的第一行值将分别减去

index,symbol,value,adjustedCumulativeSum
01:00,A,10,0
01:00,B,15,0
01:01,A,15,15
01:01,B,25,25
01:02,A,30,45
01:02,B,45,70

我知道如何做正常的累加和

df = df.reset_index().sort_values(['index','symbol'])
df['cumlativesum'] = df.groupby('symbol')['value'].cumsum()
df = df.set_index('index')

但是我是否要从所有累计总和中扣除第 0 行的值？

Answer 1

使用groupby带有自定义函数 cumsum并减去 iat 选择的第一个值:

df['adjustedCumulativeSum']=df.groupby('symbol')['value'].apply(lambda x:x.cumsum()-x.iat[0])
print (df)
   index symbol  value  adjustedCumulativeSum
0  01:00      A     10                      0
1  01:00      B     15                      0
2  01:01      A     15                     15
3  01:01      B     25                     25
4  01:02      A     30                     45
5  01:02      B     45                     70