MultiIndexの条件でPandas Column条件付きで合計しますか？

Question

私は、次のパンダデータフレームDFを持っている：

        Value 
time     Position 
1493791210867023000 0.0   21156.0 
        1.0   1230225.0 
        2.0   1628088.0 
        3.0   2582359.0 
        4.0   3388164.0 
1493791210880251000 0.0   21156.0 
        1.0   1230225.0 
        2.0   1628088.0 
        3.0   2582359.0 
        4.0   3388164.0 
1493791210888418000 0.0   21156.0 
        1.0   1230225.0 
...     ...   ... 

にはどうすれば効率的にインデックス「位置」に沿ってまとめることができますか？私が実装しようとしています 正確な加算式は次のとおりです。

        Value  Result 
time     Position 
1493791210867023000 0.0   21156.0 Sum from 0.0 to 0.0 
        1.0   1230225.0 Sum from 0.0 to 1.0 
        2.0   1628088.0 Sum from 0.0 to 2.0 
        3.0   2582359.0 Sum from 0.0 to 3.0 
        4.0   3388164.0 Sum from 0.0 to 4.0 
1493791210880251000 0.0   21156.0 Sum from 0.0 to 0.0 
        1.0   1230225.0 Sum from 0.0 to 1.0 
        2.0   1628088.0 Sum from 0.0 to 2.0 
        3.0   2582359.0 Sum from 0.0 to 3.0 
...     ...   ...   ... 

私の現在のソリューションは時間がかかりすぎる（IndexSliceが痛々しいほど遅いです）、私は、あまりにもわからない私は和の結果を効率的に並べ替えることができる方法についての（新しく作成された）「Result」列に入力しますか？

import pandas as pd 
import numpy as np 
idx = pd.IndexSlice 
res = {} 
for i in range(5): 
    res[i] = df.loc[idx[:, :i]].groupby(level="time").sum() 
df["Result"] = 0 #fill Result now with res[i] depending on position 

Answer 1

あなたはもはやGROUPBYで `level`引数を必要としない0.20.1の新機能のオンgroupby

df.assign(Result=df.groupby(level='time').Value.cumsum()) 
# suggested by @ScottBoston for pandas 0.20.1+ 
# df.assign(Result=df.groupby('time').Value.cumsum()) 

            Value  Result 
time    Position      
1493791210867023000 0.0   21156.0 21156.0 
        1.0  1230225.0 1251381.0 
        2.0  1628088.0 2879469.0 
        3.0  2582359.0 5461828.0 
        4.0  3388164.0 8849992.0 
1493791210880251000 0.0   21156.0 21156.0 
        1.0  1230225.0 1251381.0 
        2.0  1628088.0 2879469.0 
        3.0  2582359.0 5461828.0 
        4.0  3388164.0 8849992.0 
1493791210888418000 0.0   21156.0 21156.0 
        1.0  1230225.0 1251381.0