Как посчитать нарастающий итог по условию?

Question

[Сергей Ильин]

У меня есть df:

----------------------------------|approved|---|orvi|---|orvi_percent|
|month|---|departament------------|			
9                 one                225        4	       1.78
                  two                895        5	       0.56
                  three              1964       20	       1.02
                  four               1406       10	       0.71
                  five               639        8	       1.25
10                one                225        4	       1.78
                  two                895        5	       0.56
                  three              1964       20	       1.02
                  four               1406       10	       0.71
                  five               639        8	       1.25

как видно, df получен группированием из основного по столбцам month и departament (то есть в индексе у него и месяц, и департамент)
Вопрос: как я могу посчитать сумму накопленным итогом с сохранением принадлежности к департаменту?
Т.е. я хочу, чтобы пандас складывал каждый департамент отдельно от месяца к месяцу.
История про
df['orvi_cumulative'] = df['orvi'].cumsum()
не подходит ровно потому, что строки суммируются без условия.
Помогите пожалуйста, ощущение, что все это просто, но всю голову сломал.

Answer 1

[Сергей Ильин]

df['orvi_cumulative'] = df.groupby(level=-1)['orvi'].cumsum()

Answer 2

[Алан Гибизов]

Я уже подзабыл, но по-моему тут поможет метод .groupby()

Comments

[Сергей Ильин]

нет, к сожалению. нужно посчитать именно кумулятивную сумму. Групбай просто сгруппирует (

[Алан Гибизов]

Сергей Ильин,
прошу пояснить, что я делаю не так? Видимо, я что-то не правильно понимаю...

import pandas as pd
my_list = [1, 2, 3, 1, 2, 3]
my_names = ['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three']
df = pd.DataFrame(zip(my_names, my_list), columns=['names', 'values'])

result = df.groupby('names').cumsum()
print(result)

values
0       1
1       2
2       3
3       2
4       4
5       6

[Сергей Ильин]

Алан Гибизов, у вас не мультииндекс в датафрейме, а это в корне меняет дело, к сожалению. Хотя, вероятно, это я что-то не понял.

[Алан Гибизов]

Сергей Ильин, ага, да. Если мультииндекс, то надо подумать, да. Спасибо.