Python 如何在pandas中分组和聚合动态列

我在熊猫中有以下数据帧

code    tank     nozzle_1   nozzle_2    nozzle_var    nozzle_sale
123     1        1          1           10            10
123     1        2          2           12            10
123     2        1          1           10            10
123     2        2          2           12            10
123     1        1          1           10            10
123     2        2          2           12            10

现在，我想生成所有列的累积和，这些列在水箱上分组，并取出最后一个观察值。喷嘴1和喷嘴2柱是动态的，可能是喷嘴3、喷嘴4……喷嘴n等。我正在熊猫中做以下工作，以获得累积量

## Below code for calculating cumsum of dynamic columns nozzle_1 and nozzle_2
cols= df.columns[df.columns.str.contains(pat='nozzle_\d+$', regex=True)] 
df.assign(**df.groupby('tank')[cols].agg(['cumsum'])\
          .pipe(lambda x: x.set_axis(x.columns.map('_'.join), axis=1, inplace=False)))
## nozzle_sale_cumsum is static column
df[nozzle_sale_cumsum] = df.groupby('tank')['nozzle_sale'].cumsum()

从上面的代码中，我将得到以下列的总和

  tank  nozzle_1  nozzle_2  nozzle_var  nozzle_1_cumsum  nozzle_2_cumsum   nozzle_sale_cumsum
  1         1         1          10                1                1      10
  1         2         2          12                3                3      20
  2         1         1          10                1                1      10
  2         2         2          12                3                3      20
  1         1         1          10                4                4      30
  2         2         2          12                5                5      30

现在，我想得到储罐上所有3个cumsum列分组的最后一个值。我可以用pandas中的以下代码来实现，但它是用列名硬编码的

 final_df= df.groupby('tank').agg({'nozzle_1_cumsum':'last',
                                   'nozzle_2_cumsum':'last',
                                   'nozzle_sale_cumsum':'last',
                                   }).reset_index()

上述代码的问题在于喷嘴_1_cumsum和喷嘴_2_cumsum是硬编码的，但情况并非如此。如何在具有动态列的熊猫中执行此操作

那么：

df.filter(regex='_cumsum').groupby(df['tank']).last()

输出：

      nozzle_1_cumsum  nozzle_2_cumsum  nozzle_sale_cumsum
tank                                                      
1                   4                4                  30
2                   5                5                  30

您还可以将

df.filter（…）

替换为，例如，

df.iloc[：，-3:

或

df[col_name]

如何：

df.filter(regex='_cumsum').groupby(df['tank']).last()

输出：

      nozzle_1_cumsum  nozzle_2_cumsum  nozzle_sale_cumsum
tank                                                      
1                   4                4                  30
2                   5                5                  30

---

您还可以用替换

df.filter（…）

，例如，

df.iloc[：，-3:

或

df[colu name]

{colName:'last'表示df.columns[-3:]}中的colName:'last'{colName:'last'表示df.columns[-3:}中的colName？我还需要一个油箱。当我重置_index（）时，它不会给我一个坦克。尝试将

作为_index=True

传递给

groupby

。我这样做了，但没有给我坦克。我发现问题，用

last

替换

tail（1）

。明白了。谢谢：）我还需要一个水箱。当我重置_index（）时，它不会给我一个坦克。尝试将

作为_index=True

传递给

groupby

。我这样做了，但没有给我坦克。我发现问题，用

last

替换

tail（1）

。明白了。谢谢：）