構文の最適化を広げるパンダスグループ

Question

ここに示す例のデータは http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.htmlです。小見出しに移動します。ウィンドウの新しい構文と操作の再サンプリング

コマンドプロンプトで、新しい構文は、pandasのマニュアルのように機能します。しかし、私は、保存されたプログラムで実行されるように、既存のデータフレームに拡張されたデータを含む新しい列を追加したい。

はGROUPBY拡大コードに構文をアップグレードする前に、私は、以下の1行のコードを使用することができました：

df = pd.DataFrame({'A': [1] * 10 + [5] * 10, 'B': np.arange(20)}) 
df['Sum of B'] = df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: pd.expanding_sum(x)) 

これは、期待される結果が得られますが、だけでなく、「expanding_sumが推奨されていません」というメッセージを与えます。期待される結果は次のとおりです。

A B Sum of B 
0 1 0   0 
1 1 1   1 
2 1 2   3 
3 1 3   6 
4 1 4  10 
5 1 5  15 
6 1 6  21 
7 1 7  28 
8 1 8  36 
9 1 9  45 
10 5 10  10 
11 5 11  21 
12 5 12  33 
13 5 13  46 
14 5 14  60 
15 5 15  75 
16 5 16  91 
17 5 17  108 
18 5 18  126 
19 5 19  145 

廃止予定の構文を置き換えるには、新しい構文を使用します。私は新しい構文をしようとすると、私はエラーメッセージが表示されます：

df['Sum of B'] = df.groupby('A').expanding().B.sum() 

TypeError: incompatible index of inserted column with frame index 

私はいくつかのここでの検索、および役立ったかもしれない何かを見ましたが、それは私に別のメッセージ与えなかった：

df['Sum of B'] = df.groupby('A').expanding().B.sum().reset_index(level = 0) 

ValueError: Wrong number of items passed 2, placement implies 1 

を上記のように

temp_df = df.groupby('A').expanding().B.sum().reset_index(level = 0).rename(columns = {'B' : 'Sum of B'}) 
new_df = pd.merge(df, temp_df, on = 'A', left_index = True, right_index = True) 
print (new_df) 

このコードは、期待される結果を与える：私はそれが仕事を得ることができる唯一の方法は、元のdfへの一時的なDFをマージした後、一時的なDFに結果を割り当てることです。

私もtransformを使ってさまざまなバリエーションを試しましたが、非難の前に行ったようにこれを1行にコーディングすることはできませんでした。動作する単一の構文がありますか？ありがとう。

Answer 1

あなたがCUMSUMを必要とするようだ：

df.groupby('A')['B'].cumsum() 

Answer 2

TL; DR

df['Sum of B'] = df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: x.expanding().sum()) 

私たちは、問題のある行から開始する説明

：

df.groupby('A')['B'].transform(lambda x: pd.expanding_sum(x)) 

はのは、慎重に読んでみましょうあなたに警告する上述：

FutureWarning：pd.expanding_sumシリーズのために推奨されておらず、今後のバージョンでは削除 なり、読んだ後 Series.expanding（min_periods = 1）.SUM（）

置き換えますPandas 0.17.0: pandas.expanding_sumSeries警告は、pd.expanding_sumの最初のパラメータであることが明らかになっています。私。私たちの場合はxです。

ここでは、警告で提案されているコード変換を適用します。したがってpd.expanding_sum(x)はx.expanding(min_periods=1).sum()になります。

Pandas 0.22.0: pandas.Series.expandingによると、min_periodsのデフォルト値は1なので、あなたの場合は省略することができます。