python - 枢轴数据框上的 Pandas cumsum

Question

我有一个以下形式的旋转数据框。

      Quantity             Result            
Alpha        A    B    C        A     B     C
Order                                        
1          3.0  0.0  0.0     Best  None  None
2          0.0  6.0  4.0     None  Good  Good
3          3.0  0.0  0.0  Average  None  None

我正在尝试创建另一个名为 CumulativeQty 的主列，其中包含 3 列，我希望将其作为主列 Quantity 中相应 3 列的 cumsum() 。如果不单独指定次要列，我该如何处理呢？我试过了

p['CumulativeQty'] = p['Quantity'].cumsum(axis=1)

但这会提示 ValueError: Wrong number of items pass 3,placement suggest 1.

期望的结果是

            CumulativeQty                     
Alpha        A    B    C      
Order                                        
1          3.0  0.0  0.0     
2          3.0  6.0  4.0     
3          6.0  6.0  4.0  

以下是如何获取起始旋转数据帧。

df = pd.DataFrame(data=[[1, "A", 3, "Best"], [2, "C", 4, "Good"], [2, "B", 6, "Good"], [3, "A", 3, "Average"]],
                  columns=["Order", "Alpha", "Quantity", "Result"])
p = df.pivot(index="Order", columns="Alpha")
p['Quantity'] = p['Quantity'].fillna(0)

Answer 1

选项 1

p.join(p[['Quantity']].cumsum().rename(columns=dict(Quantity='Cumsum')))

      Quantity             Result             Cumsum          
Alpha        A    B    C        A     B     C      A    B    C
Order                                                         
1          3.0  0.0  0.0     Best  None  None    3.0  0.0  0.0
2          0.0  6.0  4.0     None  Good  Good    3.0  6.0  4.0
3          3.0  0.0  0.0  Average  None  None    6.0  6.0  4.0

选项 2

pd.concat([
        p.Quantity, p.Result, p.Quantity.cumsum()
    ], axis=1, keys=['Quantity', 'Result', 'Cumsum'])

      Quantity             Result             Cumsum          
Alpha        A    B    C        A     B     C      A    B    C
Order                                                         
1          3.0  0.0  0.0     Best  None  None    3.0  0.0  0.0
2          0.0  6.0  4.0     None  Good  Good    3.0  6.0  4.0
3          3.0  0.0  0.0  Average  None  None    6.0  6.0  4.0