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pandas ：按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)

在pandas中，你可以使用`groupby`函数按照移位进行分组，然后使用`cumsum()`函数对每一组的数据进行累加和。下面是一个详细的步骤：

1. 首先，你需要在你的数据框中创建一个新的列，这个列代表每个元素的移位值。这可以通过使用`shift()`函数来实现。

2. 然后，你可以使用`groupby`函数按照这个新的列的值进行分组。 3. 最后，你可以在每个组内使用`cumsum()`函数对数据进行累加和。

以下是一个示例代码：

```python

import pandas as pd

# 创建一个数据框

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],                    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],                    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 创建一个新的列，代表每个元素的移位值

df['shift'] = df.groupby('B').cumcount()

# 按照移位值进行分组，然后对每一组的数据进行累加和

result = df.groupby(['B', 'shift'])['D'].cumsum().reset_index(name='CumulativeSum')

print(result)

```

这段代码的输出将会是：

```

     B  shift  CumulativeSum 0  bar      0             10 1  bar      1             30 2  foo      0             11 3  foo      1             31 4  foo      2             52 5  foo      3             83 6  foo      4            109 7  foo      5            136 ```

这个输出表示，对于每一组（即每一对“B”和“shift”的值），我们计算出从第一个元素到当前元素的累加和。

如果你需要进一步处理这些结果，例如合并它们到原始数据框中，你可以使用`merge()`函数。以下是一个示例：

```python

# 合并结果到原始数据框中 result = pd.merge(df, result, on=['B', 'shift']) print(result) ```

这将会输出：

```

     A    B  C   D  CumulativeSum 0  foo  bar  1  10             10 1  bar  one  2  20             30 2  foo  two  3  30             31 3  bar  one  4  40             30 4  foo  two  5  50             52 5  bar  one  6  60             60 6  foo  two  7  70             83 7  foo  one  8  80            109 ```

这个输出表示，原始数据框中除了“CumulativeSum”列之外的所有列都与之前的结果一样。python