pandas 生成一列是另一列的累加结果，怎么做

[sylvos]

请前辈指点下
比如a=[1.2.3.4]
生成的要[1.3.6.10]

[GavinFlying]

如果是 Pandas ：

```python
num_list = [1, 2, 3, 4]
df = pd.DataFrame(data=num_list)
df.cumsum()
```

如果不用 Pandas:

```python
num_list = [1, 2, 3, 4]
[sum(num_list[:idx]) for idx in range(1, len(num_list) + 1)]
```

[sylvos]

谢谢，前辈，第一个是我想要的，非常感谢啊，我原来还想 reduce 什么的

[sylvos]

@GavinFlying
谢谢，第一个是我想要的，非常感谢啊，我原来还想 reduce 什么的

[sylvos]

@GavinFlying 可以再问你个 pandas 问题吗?生成累加列，因为之前 groupby 过，如何还原回去。就是要与 groupby 之前的数据结构一致

[sylvos]

@GavinFlying 我想到的笨办法是把 groupby 的结果用 pd.concat 接合起来

[GavinFlying]

@sylvos Sorry, 并不懂...感觉应该要自己实现

[dgkae]

厉害哦

[imn1]

这些类似的逐行计算的，属于移动统计范畴，你需要看 pandas 手册， computational tools 这一章

[mfinal]

@sylvos groupby 一般是不可逆的，不确定你想变回原来什么样子，因为原 df 是不受影响的，可能你需要试试 reset_index ，在 stackoverflow 上都有

[sylvos]

@mfinal 因为我需要把前面得到的累加列更新到原 df 里面，但又只能单 group 做累加。

[sylvos]

@imn1 谢谢你