Pandas Reverse Groupby Cumprod

Question

在对数据框中的另一系列进行分组后，我尝试将列设置为该系列的反向累积量。

Attempt 1:
temp_data["factor_price"] = temp_data["factor_price"].groupby("stock_key").cumprod()[::-1]
Attempt 2:
temp_data["factor_price"] = temp_data.groupby("stock_key")["factor_price"].cumprod()[::-1]
Attempt 3: 
temp_data["factor_price"] = temp_data.groupby("stock_key")["factor_price"][::-1].cumprod()

input: temp_data = pd.DataFrame([x, x, x, y, y, y], [1, 2, 3, 0, 1, 2], columns=[
"stock_key", "factor_price"])

Output: Pd.Series(6, 6, 3, 0, 2, 2)

我已经研究了很多，我认为如果我循环遍历这些组，我可以做到这一点，但这是一个异常庞大的数据集，我希望代码尽可能简单。有没有可能这只是一条直线？

谢谢!

Answer 1

因此，我需要应用一个自定义函数来执行cumprod，然后将所有内容转换为列表，因为与原始数据框的索引不兼容。

temp_data["factor_price"] = temp_data.groupby("stock_key")["factor_price"].apply(lambda x: 
x[::-1].cumprod()[::-1]).to_list()

Answer 2

您可以在不使用lambda函数的情况下执行此操作，因为-

temp_data[::-1].groupby('stock_key')['factor_price'].cumprod()[::-1]

第一个[::-1]颠倒了预期cumprod()的dataset的行顺序，第二个颠倒了数据集的行顺序，以恢复索引的原始顺序。