熊猫分组依据，总和和按类别绘制

傅里叶

具有pandas数据框：

    date        path    size
0   2019-05-10  /bar/A  3
1   2019-05-10  /bar/B  7
2   2019-05-10  /bar/C  2
3   2019-05-14  /bar/A  4
4   2019-05-14  /bar/B  8
5   2019-05-14  /bar/C  23
6   2019-05-18  /bar/A  11
7   2019-05-18  /bar/B  75
8   2019-05-18  /bar/C  32

我想groupby“路径”并为每个“日期”返回列“大小”的累积总和

看着这个答案：熊猫groupby累计和

一个简单的df.groupby(["path"])["size"].cumsum()还是df.groupby(["path","date"])["size"].cumsum()行不通的。

最后，应按日期绘制累计总数，并按组上色，以表示“大小”随时间的累计增长。

            /bar/A /bar/B /bar/C
2019-05-10  3      7      2
2019-05-14  7      15     26
2019-05-18  18     90     58

是否有pandas没有seaborn或没有其他工具的基于解决方案？

埃德加萨莫拉

我认为您可以实现枢纽分析表，然后应用累计金额。

pivot = pd.pivot_table(df, values="size", index=["date"], columns=["path"], aggfunc=np.sum)
pivot = pivot.cumsum()

根据问题示例查看结果：

df
Out[14]: 
         date    path  size
0  2019-05-10  /bar/A     3
1  2019-05-10  /bar/B     7
2  2019-05-10  /bar/C     2
3  2019-05-14  /bar/A     4
4  2019-05-14  /bar/B     8
5  2019-05-14  /bar/C    23
6  2019-05-18  /bar/A    11
7  2019-05-18  /bar/B    75
8  2019-05-18  /bar/C    32
pivot = pd.pivot_table(df, values="size", index=["date"], columns=["path"], aggfunc=np.sum)
pivot.cumsum()
Out[16]: 
path        /bar/A  /bar/B  /bar/C
date                              
2019-05-10       3       7       2
2019-05-14       7      15      25
2019-05-18      18      90      57

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