带有标志条件的 Pandas 按 cumsum 分组

Question

假设我有以下数据框

	日期	旗帜	用户	编号
0	2019-01-01	1	A	10
1	2019-01-02	0	A	20
2	2019-01-03	1	乙	30
3	2019-03-04	1	乙	40

我想仅在 flag == 1 时创建按用户分组的数字的累积和，所以我会得到这个：

	日期	旗帜	用户	编号	累积量
0	2019-01-01	1	A	10	10
1	2019-01-02	0	A	20	10
2	2019-01-03	1	乙	30	30
3	2019-03-04	1	乙	40	70

到目前为止，我能够按标志进行汇总，忽略用户组

df['cumsum'] = df[df['flag'] == 1 ]['num'].transform(pd.Series.cumsum)

或用户忽略标志的 cumsum

df['cumsum'] = df.groupby('user')['num'].transform(pd.Series.cumsum)

我需要帮助让他们一起工作。

Answer 1

您可以乘以num得到flagwhere num = 0、flag = 0group byuser和cumsum：

df['cumsum'] = df['num'].mul(df['flag']).groupby(df['user']).cumsum()

输出：

>>> df
         date  flag user  num  cumsum
0  2019-01-01     1    a   10      10
1  2019-01-02     0    a   20      10
2  2019-01-03     1    b   30      30
3  2019-03-04     1    b   40      70