如何为其他列中的每个值对组中的值求和？
How to sum values in group for each value in other column?
我有一个数据框：
id life_day value
a1 1 10
a1 2 20
a1 3 10
a1 4 5
a1 5 5
a1 6 1
b2 1 7
b2 3 11
b2 4 10
b2 5 20
我想对每个 id 和 life_day 的值求和。所以期望的结果是：
id life_day value
a1 1 10
a1 2 30
a1 3 40
a1 4 45
a1 5 50
a1 6 51
b2 1 7
b2 3 18
b2 4 28
b2 5 48
`
怎么做？我试过 df.groupby('id').agg({'value': 'sum'}) 但结果不对。它不做求和。
尝试，transform + cumsum
df['value'] = df.groupby(['id'])['value'].transform('cumsum')
id life_day value
0 a1 1 10
1 a1 2 30
2 a1 3 40
3 a1 4 45
4 a1 5 50
5 a1 6 51
6 b2 1 7
7 b2 3 18
8 b2 4 28
9 b2 5 48
我有一个数据框：
id life_day value
a1 1 10
a1 2 20
a1 3 10
a1 4 5
a1 5 5
a1 6 1
b2 1 7
b2 3 11
b2 4 10
b2 5 20
我想对每个 id 和 life_day 的值求和。所以期望的结果是：
id life_day value
a1 1 10
a1 2 30
a1 3 40
a1 4 45
a1 5 50
a1 6 51
b2 1 7
b2 3 18
b2 4 28
b2 5 48
`
怎么做？我试过 df.groupby('id').agg({'value': 'sum'}) 但结果不对。它不做求和。
尝试，transform + cumsum
df['value'] = df.groupby(['id'])['value'].transform('cumsum')
id life_day value
0 a1 1 10
1 a1 2 30
2 a1 3 40
3 a1 4 45
4 a1 5 50
5 a1 6 51
6 b2 1 7
7 b2 3 18
8 b2 4 28
9 b2 5 48