Python 基于另一列的布尔值的累积和

发布于06月26日

我有一个Pandas 数据框，格式如下

name | is_valid | account | transaction 
Adam |  True    |  debit  |   +10       
Adam |  False   |  credit |   +10       
Adam |  True    |  credit |   +10       
Benj |  True    |  credit |   +10       
Benj |  False   |  debit  |   +10       
Adam |  True    |  credit |   +10

我想创建两个新列credit_cumulative和debit_cumulative.

在上述示例中，结果应为:

from | is_valid | account | transaction | credit_cumulative | debit_cumulative
Adam |  True    |  debit  |   +10       |       0           |        10
Adam |  False   |  credit |   +10       |       0           |        10
Adam |  True    |  credit |   +10       |       10          |        10
Benj |  True    |  credit |   +10       |       10          |        0
Benj |  False   |  debit  |   +10       |       10          |        0
Adam |  True    |  credit |   +10       |       20          |        10

举例来说，第一行是Adam，account是debit，is\u valid是true，所以我们将debit\u cumulative增加10.

对于第二行，is\u valid为负.所以交易不算在内.姓名为Adam，credit\u cumulative和debit\u cumulative将保持不变.

所有行的行为都应如此.

以下是我描述的原始数据的代码:

d = {'name': ['Adam', 'Adam', 'Adam', 'Benj', 'Benj', 'Adam'], 'is_valid': [True, False, True, True, False, True], 'account': ['debit', 'credit', 'credit', 'credit', 'debit', 'credit'], 'transaction': [10, 10, 10, 10, 10, 10]}
df = pd.DataFrame(data=d)

# credit mask = df.is_valid.eq(True) & df.account.eq("credit") df.loc[mask, "credit_cumulative"] = ( df[mask].groupby(["name", "account"])["transaction"].cumsum() ) df["credit_cumulative"] = df.groupby("name")["credit_cumulative"].apply( lambda x: x.ffill().fillna(0) ) # debit mask = df.is_valid.eq(True) & df.account.eq("debit") df.loc[mask, "debit_cumulative"] = ( df[mask].groupby(["name", "account"])["transaction"].cumsum() ) df["debit_cumulative"] = df.groupby("name")["debit_cumulative"].apply( lambda x: x.ffill().fillna(0) ) print(df)

name is_valid account transaction credit_cumulative debit_cumulative 0 Adam True debit 10 0.0 10.0 1 Adam False credit 10 0.0 10.0 2 Adam True credit 10 10.0 10.0 3 Benj True credit 10 10.0 0.0 4 Benj False debit 10 10.0 0.0 5 Adam True credit 10 20.0 10.0

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