python - 如何优化查看所有记录的 pandas apply lambda？

Question

我有一个如下所示的数据框:

ID   YEAR   AMOUNT
1 |  2001 | 4340
1 |  2002 | 5460
1 |  2004 | 1245
1 |  2006 | 6000
2 |  2003 | 5000
2 |  2006 | 3059
....

我想添加一个计算迄今为止最高金额的列，如:

ID   YEAR   AMOUNT  AMT_MAX
1 |  2001 | 4340  | 4340
1 |  2002 | 5460  | 5460
1 |  2004 | 1245  | 5460
1 |  2006 | 6000  | 6000
2 |  2003 | 5000  | 5000
2 |  2006 | 3059  | 3059
....

我写了这个声明来做到这一点:

df['AMT_MAX'] = df.apply(lambda x: 
    df[(df.ID == x['ID']) & (df.YEAR <= x['YEAR'])]['AMOUNT'].max(), axis=1 )

但是这很慢。我该如何优化它？

Answer 1

使用cummax

df['AMT_MAX'] = df.groupby('ID').AMOUNT.cummax()