如何逐行获取groupby cumsum的合计

逐行获取groupby cumsum的合计是指在进行分组聚合操作后，逐行计算每个分组的累计和。下面是一个完善且全面的答案：

在进行groupby cumsum操作时，可以使用pandas库来实现。pandas是一个强大的数据处理和分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理数据。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个包含两列数据的DataFrame，其中一列是分组列，另一列是需要计算累计和的数值列。我们可以使用groupby函数按照分组列进行分组，并使用cumsum函数计算累计和。

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 按照分组列进行分组，并计算累计和
df['cumsum'] = df.groupby('group')['value'].cumsum()

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含了一个分组列'group'和一个数值列'value'。然后，我们使用groupby函数按照'group'列进行分组，并使用cumsum函数计算每个分组的累计和。最后，将计算结果赋值给新的列'cumsum'。

通过以上操作，我们可以得到一个新的DataFrame，其中包含了原始数据以及每个分组的累计和。

关于groupby cumsum的合计的应用场景，它可以用于对数据进行分组后的累计计算，常见的应用场景包括销售数据的累计销售额、用户行为数据的累计统计等。

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