小编use*_*461的帖子

继django heroku页面开始逐字逐句. https://devcenter.heroku.com/articles/django

在领班开始步骤,领班没有正确运行.ProcFile内容,

web: gunicorn hellodjango.wsgi

要求内容:

Django==1.5.1
dj-database-url==0.2.1
gunicorn==0.17.4
psycopg2==2.4.5

完全按照下面脚本目录中的tutorial,gunicorn,procfile和requirements进入虚拟env,wsgi.py文件位于带路径的目录hellodjango中 C:\hellodjango2\newvirtualenv\Scripts\hellodjango

python和python/scripts位于pathfile上.

这是输出

(newvirtualenv) C:\hellodjango2\newvirtualenv\Scripts>foreman start
09:48:58 web.1  | started with pid 3580
09:48:58 web.1  | exited with code 1
09:48:58 system | sending SIGKILL to all processes

我有一个包含多个组的 2 列数据框，在这种情况下，第 1 列包含组，第 2 列组（在这种情况下，日期必须按正确顺序排列）。我想要按 col2 排序的 col1 中每个唯一组的第三列的累积总和。

我还没有找到一种优雅的方法来实现这一点。以下代码将正确完成任务，但对整个表进行求和，并且非常依赖于所有排序是否正确。

multidf = df.groupby(by=['col1','col2']).sum().groupby(level=[0]).cumsum() 将提供分层索引解决方案，但我找不到一种方法来获取结果累积总和列并将其附加到原始数据帧而无需多步合并命令。reset_index 命令只是将表转换回其原始状态。

寻找更好的方法来实现所需的输出，如图所示。我弄乱了 lambda、apply、aggregrate 命令不能完全发挥作用。

In[229]: df#example dataframe
Out[229]: 
  col1                 col2  col3
0    a  2013/01/03 00:00:00     1
1    a  2013/03/05 09:43:31     3
2    b  2013/03/07 00:00:00     4
3    b  2013/03/07 00:00:00     2
4    a  2013/03/07 00:00:00     0

import numpy as np
import pandas as pd
##example dataframe
df = pd.DataFrame({'col1' : ['a','a','b','b','a'],
               'col2' : ['2013/01/03 00:00:00', '2013/03/05 09:43:31', '2013/03/07 00:00:00',\
                         '2013/03/07 00:00:00', '2013/03/07 00:00:00'],
               'col3' …