python - python/pandas 中的条件聚合

Question

我有一个这样的数据框:

Amount  Month   Type
15      201801  Sale
34      201801  Purchase
 4      201801  Sale
86      201801  Purchase
23      201802  Sale
55      201802  Purchase
29      201802  Sale
...

我想按月汇总它，以便得到:

• 总销售额:总和(类型 == 销售额的金额)
• 总销售额(运行中):总和(月份 <= 当前月份且类型 == 销售额的金额)
• 总购买量:总和(类型 == 购买量)
• 总购买(运行):总和(当月 <= 当前月份且类型 == 购买时的金额)

所以...像这样:

Month  TotalSales TotalSalesRun TotalPurch TotalPurchRun
201801 19         19            120        120
201802 52         71            55         175

我玩过一些东西，但我是 lambda 函数的新手，我想这就是我需要去的地方。

Answer 1

我正在使用 concat

s1=df.groupby(['Month','Type']).sum()
s2=s1.groupby(level=1).cumsum().add_prefix('running')
s=pd.concat([s1,s2],axis=1).unstack()
s.columns=s.columns.map('_'.join)

或者让我们使用pivot_table

s1=df.pivot_table(index='Month',columns='Type',values='Amount',aggfunc='sum')
Yourdf=pd.concat([s1,s1.cumsum().add_prefix('Rolling')],sort=False,axis=1)
Yourdf
Type    Purchase  Sale  RollingPurchase  RollingSale
Month                                               
201801       120    19              120           19
201802        55    52              175           71