Pandas : comment calculer la somme cumulée par groupe

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour calculer une somme cumulée par groupe dans les pandas :

df['cumsum_col'] = df.groupby(['col1'])['col2'].cumsum()

Cette formule particulière calcule la somme cumulée de col2 , regroupée par col1 , et affiche les résultats dans une nouvelle colonne intitulée cumsum_col .

L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : calculer la somme cumulée par groupe dans Pandas

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant qui contient des informations sur les ventes de divers magasins :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'store': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   'sales': [4, 7, 10, 5, 8, 9, 12, 15, 10, 8]})

#view DataFrame
print(df)

  store  sales
0     A      4
1     A      7
2     A     10
3     A      5
4     A      8
5     B      9
6     B     12
7     B     15
8     B     10
9     B      8

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour calculer la somme cumulée des ventes pour chaque magasin :

#add column that shows cumulative sum of sales by store
df['cumsum_sales'] = df.groupby(['store'])['sales'].cumsum()

#view updated DataFrame
print(df)

  store  sales  cumsum_sales
0     A      4             4
1     A      7            11
2     A     10            21
3     A      5            26
4     A      8            34
5     B      9             9
6     B     12            21
7     B     15            36
8     B     10            46
9     B      8            54

La colonne cumsum_sales affiche les ventes cumulées, regroupées par chaque magasin.

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction cumsum dans pandas ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment additionner des colonnes spécifiques dans Pandas
Comment additionner des colonnes en fonction d’une condition dans Pandas
Comment calculer une somme cumulée inversée chez les pandas