遇上不会的pandas问题了，特来求助！
本帖最后由 13832811375 于 2020-11-26 15:56 编辑我在学pandas，遇到个问题：
有这样一个表，“商品ID”列有多项重复，我想用groupby("商品ID")分组后，再根据分组结果对“新库存”的值求和，但其它列不变化。应该怎么操作？
我从网上查了下，“df.groupby('商品ID')['新库存'].sum()”只能得到一列值，而“df.groupby('商品ID').sum()”则得到的是所有可以求和的列的值，但是我需要其它列的值不进行求和。
这个要怎么搞？
商品id的属性改成文本呢？ 商品名称和入库时间这些文本必须相同才能合并吧，如果冲突了的话请问楼主准备怎么取舍呢？名称可以录入时断言，入库时间可以用最新日期覆盖，如果实现起来可能会很麻烦，还不如将就用着，以后有时间了全部重写一个。 沉默之剑 发表于 2020-11-26 11:28
商品名称和入库时间这些文本必须相同才能合并吧，如果冲突了的话请问楼主准备怎么取舍呢？名称可以录入时断 ...
这也是我一直搞不明白的地方：如果只把“新库存”列的值按“商品ID”用groupby聚合以后，那其它各列的数值要如何取舍，要怎么操作? xuanmuluck 发表于 2020-11-26 10:29
商品id的属性改成文本呢？
好像没啥影响， 本帖最后由 rsnodame 于 2020-11-30 14:32 编辑
{:301_975:} 楼主你其实没有把自己的需求整理清楚。根据你的描述和图片，我觉得你是想计算每一次新增库存后，对应商品的累积量吧？
先按商品ID分组，然后按入库时间升序，对['入库数量']进行累计求和（.cumsum()方法），保存为['新库存']列
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