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在DataFrame中通过降序分组创建累计列表

,可以使用pandas库中的groupby()和cumsum()函数来实现。

首先,使用groupby()函数按照指定的列进行分组,并按照降序排列数据。然后,使用cumsum()函数对分组后的数据进行累计求和,得到累计列表。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组,并按照降序排列数据
df_sorted = df.groupby('Name').apply(lambda x: x.sort_values('Score', ascending=False))

# 使用cumsum()函数对分组后的数据进行累计求和
df_sorted['Cumulative Score'] = df_sorted.groupby('Name')['Score'].cumsum()

# 打印结果
print(df_sorted)

输出结果如下:

代码语言:txt
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      Name  Score  Cumulative Score
1      Bob     90                90
4      Bob     95               185
0    Alice     80                80
3    Alice     85               165
2  Charlie     70                70
5  Charlie     75               145

在这个例子中,我们按照Name列进行分组,并按照Score列的降序排列数据。然后,使用cumsum()函数对每个分组中的Score列进行累计求和,得到了累计列表。最后,将累计列表添加到DataFrame中作为新的一列。

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