日付によるパンダの累積条件付き合計

debugcn 投稿 Dev

mr.bjerre

このようなパンダの DataFrame を想像してください。

      date  id  initial_value  part_value
2016-01-21   1            100          10
2016-05-18   1            100          20
2016-03-15   2            150          75
2016-07-28   2            150          50
2016-08-30   2            150          25
2015-07-21   3             75          75

以下で生成

df = pd.DataFrame({
    'id': (1, 1, 2, 2, 2, 3),
    'date': tuple(pd.to_datetime(date) for date in
                  ('2016-01-21', '2016-05-18', '2016-03-15', '2016-07-28', '2016-08-30', '2015-07-21')),
    'initial_value': (100, 100, 150, 150, 150, 75),
    'part_value': (10, 20, 75, 50, 25, 75)}).sort_values(['id', 'date'])

条件付き ID と前の日付のinitial_value累積合計を引いた値で定義された残りの値を持つ列を追加したいと思いpart_valueます。したがって、私は私の目標が

      date  id  initial_value  part_value  goal
2016-01-21   1            100          10   100
2016-05-18   1            100          20    90
2016-03-15   2            150          75   150
2016-07-28   2            150          50    75
2016-08-30   2            150          25    25
2015-07-21   3             75          75    75

こことここの解決策を組み合わせれば解決できるのではないかと考えているのですが、正確にはわかりません。

イズレエル

いけない使用した場合datesの値が必要add、subとgroupbyしてcumsum：

df['goal'] = df.initial_value.add(df.part_value).sub(df.groupby('id').part_value.cumsum())
print (df)
        date  id  initial_value  part_value  goal
0 2016-01-21   1            100          10   100
1 2016-05-18   1            100          20    90
2 2016-03-15   2            150          75   150
3 2016-07-28   2            150          50    75
4 2016-08-30   2            150          25    25
5 2015-07-21   3             75          75    75

同じもの:

df['goal'] = df.initial_value + df.part_value - df.groupby('id').part_value.cumsum()
print (df)
        date  id  initial_value  part_value  goal
0 2016-01-21   1            100          10   100
1 2016-05-18   1            100          20    90
2 2016-03-15   2            150          75   150
3 2016-07-28   2            150          50    75
4 2016-08-30   2            150          25    25
5 2015-07-21   3             75          75    75

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