Python pandas 数据框，逐行聚合直至停止标准

Question

我想对列中的特定行进行求和，并仅使用聚合值创建一个新的数据框。例如，原始帧看起来像(A=ID，B=数据[yyyymmdd]，C=小时+分钟[hhmm]，D=值)

    A         B     C    D
11035  20190101  0010  1.1
11035  20190101  0020  1.9
11035  20190101  0030  3.3
11035  20190101  0040  1.0
11035  20190101  0050  2.9
11035  20190101  0100  0.5
11001  20190109  0110  0.0
11001  20190109  0120  0.2
11001  20190109  0130  1.5
11001  20190109  0140  1.2
11001  20190109  0150  1.9
11001  20190109  0200  4.5
.
.
.

最终数据帧应仅包含整点的行(即 0100、0200...)，但值应包含前 6 个值的总和(例如，对于 0100:从 0010 到 0100 的总和)。上面示例的输出数据框应如下所示:

    A         B     C     D
11035  20190101  0100  10.7
11001  20190109  0200   9.3
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如何最有效地编写此练习的代码？

非常感谢您的帮助!

Answer 1

@roganjosh 建议的更好方法 - 谢谢

df_new=df.groupby(['A','B']).agg({'C': 'max', 'D': 'sum'}).reset_index().sort_values('C')
print(df_new)

    A         B     C     D
11035  20190101  0100  10.7
11001  20190109  0200   9.3

编辑答案中的每个问题

df.groupby(['A','B',(df.C%100==0).cumsum().shift().fillna(0)]).\
agg({'D':'sum','C':lambda x: x[x%100==0]}).reset_index(level=[0,1]).sort_values('A',ascending=False).reset_index(drop=True)
       A         B     D    C
0  11035  20190101  10.7  100
1  11035  20190101   7.7  200
2  11001  20190109   9.3  200