Python sum（）分组输出与sum（）分组输出不同

将cumsum（）与groupby结合使用时，我遇到了一个意外的行为

假设以下数据（每小时，不同的标志，延伸多年）：

出于测试目的，它看起来是这样的：

2019-12-01 00:00:00+01:00   3.00
2019-12-01 01:00:00+01:00   -1.00
2019-12-01 02:00:00+01:00   3.00
2019-12-01 03:00:00+01:00   -1.00
2019-12-01 04:00:00+01:00   3.00
... ...
2020-03-30 20:00:00+02:00   -1.00
2020-03-30 21:00:00+02:00   3.00
2020-03-30 22:00:00+02:00   -1.00
2020-03-30 23:00:00+02:00   3.00
2020-03-31 00:00:00+02:00   -1.00

现在请注意sum（）和cumsum（）与group by month的奇数区别：

sum（）-->3个元素，即每月一个

df.groupby(pd.Grouper(freq = 'M')).sum()
2019-12-31 00:00:00+01:00   744.00
2020-01-31 00:00:00+01:00   744.00
2020-02-29 00:00:00+01:00   696.00
2020-03-31 00:00:00+02:00   720.00

cumsum（）-->1489个元素，即每小时一个元素

df.groupby(pd.Grouper(freq = 'M')).cumsum()
2019-12-01 00:00:00+01:00   3.00
2019-12-01 01:00:00+01:00   2.00
2019-12-01 02:00:00+01:00   5.00
2019-12-01 03:00:00+01:00   4.00
2019-12-01 04:00:00+01:00   7.00
... ...
2020-03-30 20:00:00+02:00   716.00
2020-03-30 21:00:00+02:00   719.00
2020-03-30 22:00:00+02:00   718.00
2020-03-30 23:00:00+02:00   721.00
2020-03-31 00:00:00+02:00   720.00

我可以看出您想要后一种输出是有原因的，但这不是不一致的吗

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考虑这样一种情况，即用户希望在年与年之间重置累积的月总和。应该使用什么代码？

一种可能的方法：

df.groupby(pd.Grouper(freq = 'Y')).cumsum().groupby(pd.Grouper(freq = 'M')).last()

还有其他/更好的方法吗

df.groupby(pd.Grouper(freq = 'Y')).cumsum().groupby(pd.Grouper(freq = 'M')).last()