我有一个数据框（df），如下所示：
month-year name a b c
2018-01 X 2 1 4
2018-01 Y 1 0 5
2018-01 X 1 6 3
2018-01 Y 4 10 7
2018-02 X 13 4 2
2018-02 Y 22 13 9
2018-02 X 3 7 4
2018-02 Y 2 15 0
我想groupby月-年和name来获得列a、列b的平均值和列c的std的总和。但是，我希望总和、平均值和std是一个滚动/累积数。
例如，对于这个数据集，要找到我想要的a的输出，我可以做以下事情
df. group by（['month_year'，'name']）.a gg（sum）.group by（level=[1]）.a gg（{'a'：np.cum sum}）
得到这样的东西
month-year name a
2018-01 X 3
Y 5
2018-02 X 19
Y 29
我可以做些什么来找到b和c的std的累积平均值以获得如下所示的输出？
month-year name a b c
2018-01 X 3 3.5 0.71
Y 5 5 1.41
2018-02 X 19 4.5 0.96
Y 29 9.5 3.86
谢谢你。
您可以使用扩展来做到这一点
第一步是计算每个列的扩展总和、平均值和std，仅按'name'分组，并将其连接回原始DataFrame。
然后您要groupby并选择每个['月-年'，'名称']组中的最后一行。
df = df.join(df.groupby(['name']).expanding().agg({'a': sum, 'b': 'mean', 'c': 'std'})
.reset_index(level=0, drop=True)
.add_suffix('_roll'))
df.groupby(['month-year', 'name']).last().drop(columns=['a', 'b', 'c'])
输出：
a_roll b_roll c_roll
month-year name
2018-01 X 3.0 3.5 0.707107
Y 5.0 5.0 1.414214
2018-02 X 19.0 4.5 0.957427
Y 29.0 9.5 3.862210
