python - python/pandas中的条件聚合

我有一个这样的数据框：

Amount  Month   Type
15      201801  Sale
34      201801  Purchase
 4      201801  Sale
86      201801  Purchase
23      201802  Sale
55      201802  Purchase
29      201802  Sale
...

我想按月汇总，以便得到：
总销售额：总和（类型=销售额的金额）
总销售额（连续）：总和（月份采购总额：总和（类型=采购的金额）
采购总额（运行）：总和（月份所以。。。像这样的：

Month  TotalSales TotalSalesRun TotalPurch TotalPurchRun
201801 19         19            120        120
201802 52         71            55         175

我玩过一些东西，但我对lambda函数还不熟悉，我想这是我需要的地方。

最佳答案

我正在使用concat

s1=df.groupby(['Month','Type']).sum()
s2=s1.groupby(level=1).cumsum().add_prefix('running')
s=pd.concat([s1,s2],axis=1).unstack()
s.columns=s.columns.map('_'.join)

或者使用pivot_table

s1=df.pivot_table(index='Month',columns='Type',values='Amount',aggfunc='sum')
Yourdf=pd.concat([s1,s1.cumsum().add_prefix('Rolling')],sort=False,axis=1)
Yourdf
Type    Purchase  Sale  RollingPurchase  RollingSale
Month
201801       120    19              120           19
201802        55    52              175           71

关于python - python/pandas中的条件聚合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55774651/