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我有一个像这样的 pandas dateframe，其中 datetime 列是索引:
volume
2018-04-08 15:52:26.110 43
2018-04-08 15:53:26.110 17
2018-04-08 15:54:26.110 10
2018-04-09 12:40:35.877 15
2018-04-09 12:41:35.877 16
我的要求是添加另一列 TotalVolume，它将以前的值相加，但仅当日期相同时。期望的输出:
volume TotalVolume
2018-04-08 15:52:26.110 43 43
2018-04-08 15:53:26.110 17 57 (43+17)
2018-04-08 15:54:26.110 10 67 (57+10)
2018-04-09 12:40:35.877 15 15
2018-04-09 12:41:35.877 16 31 (15+16)
最佳答案
cumsum 和 pd.Grouper这是完成此任务的通用方法，可用于任何频率类型:Min、Hour、Week、BM, 5H, ...
df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).cumsum()
volume
2018-04-08 15:52:26.110 43
2018-04-08 15:53:26.110 60
2018-04-08 15:54:26.110 70
2018-04-09 12:40:35.877 15
2018-04-09 12:41:35.877 31
df.assign(TotVol=df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).cumsum())
volume TotVol
2018-04-08 15:52:26.110 43 43
2018-04-08 15:53:26.110 17 60
2018-04-08 15:54:26.110 10 70
2018-04-09 12:40:35.877 15 15
2018-04-09 12:41:35.877 16 31
groupby 和 df.index.datedf.groupby(df.index.date).cumsum()
df.assign(TotVol=df.groupby(df.index.date).cumsum())
关于python - Pandas :如果日期时间索引中的日期不同，则将一列的值添加到另一列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52268779/
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