Python 时间序列：与当前行的列匹配的以前记录的总和

我试图添加一列，该列表示与给定列的行的当前值相匹配的先前记录的累积和，让我们举个例子

我的数据是：

|t         |label|qty|cumsum|
|2020-01-05|A    |10 |10    |
|2020-01-06|B    |5  |5     |
|2020-01-06|C    |2  |2     |
|2020-01-07|A    |-5 |5     |
|2020-01-07|A    |2  |7     |
|2020-01-08|B    |-30|-25   |
|2020-01-09|C    |5  |7     |

cumsum

列将汇总为“对标签与当前行相同的所有过去记录进行累计和”

理想情况下，为了代码清晰，我想要一个表达式，比如

df['cumsum']=df.loc[（df['label']==current label）&（df['t']It'just'计算过去条件为真的时间，而不是特定列的累积和


=>不会为数据帧的每一行保留“live”记录



欢迎任何帮助！
谢谢！
第一个链接似乎就是您想要的，除了您需要使用列qty直接进行累计和外，请尝试
df.groupby（'label'）['qty'].cumsum（）
？这就成功了！谢谢！很高兴知道，我已经习惯了itertools.groupby，并认为它在pandas中也会以同样的方式工作，返回一个按列的不同值索引的数据帧。谢谢！
df.groupby('label')['qty'].transform('cumsum')