Python 在极性中创建条件累积和

示例:

testDf = pl.DataFrame({
    "Date1": ["2024-04-01", "2024-04-06", "2024-04-07", "2024-04-10", "2024-04-11"],
    "Date2": ["2024-04-04", "2024-04-07", "2024-04-09", "2024-04-10", "2024-04-15"],
    "Date3": ["2024-04-07", "2024-04-08", "2024-04-10", "2024-05-15", "2024-04-21"],
    'Value': [10, 15, -20, 5, 30]
}).with_columns(pl.col('Date1').cast(pl.Date),
                pl.col('Date2').cast(pl.Date),
                pl.col('Date3').cast(pl.Date)
                )
shape: (5, 4)
┌────────────┬────────────┬────────────┬───────┐
│ Date1      ┆ Date2      ┆ Date3      ┆ Value │
│ ---        ┆ ---        ┆ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ date       ┆ date       ┆ i64   │
╞════════════╪════════════╪════════════╪═══════╡
│ 2024-04-01 ┆ 2024-04-04 ┆ 2024-04-07 ┆ 10    │
│ 2024-04-06 ┆ 2024-04-07 ┆ 2024-04-08 ┆ 15    │
│ 2024-04-07 ┆ 2024-04-09 ┆ 2024-04-10 ┆ -20   │
│ 2024-04-10 ┆ 2024-04-10 ┆ 2024-05-15 ┆ 5     │
│ 2024-04-11 ┆ 2024-04-15 ┆ 2024-04-21 ┆ 30    │
└────────────┴────────────┴────────────┴───────┘

我想做的是创建一个数据框，其中对于每个'日期1'我将有一个'值'的累积和的列，其中'日期1'='日期2'和'日期1'='日期3'.>< 因此，当'Date1'='2024—04—10'时，总和应为—15，因为前两行'Date3'='2024—04—10'，最后一行为'Date2'='2024—04—15'='2024—04—10'.<>

我试过这个:

testDf.group_by(pl.col('Date1'))\
    .agg(pl.col('Value')\
        .filter((pl.col('Date1') >= pl.col('Date2')) & (pl.col('Date1') <= pl.col('Date3')))\
            .sum())
        shape: (5, 2)
┌────────────┬───────┐
│ Date1      ┆ Value │
│ ---        ┆ ---   │
│ date       ┆ i64   │
╞════════════╪═══════╡
│ 2024-04-11 ┆ 0     │
│ 2024-04-06 ┆ 0     │
│ 2024-04-07 ┆ 0     │
│ 2024-04-10 ┆ 5     │
│ 2024-04-01 ┆ 0     │
└────────────┴───────┘

但我想要的结果是:

shape: (5, 2)
┌────────────┬─────┐
│ Date1      ┆ Sum │
│ ---        ┆ --- │
│ date       ┆ i64 │
╞════════════╪═════╡
│ 2024-04-01 ┆ 0   │
│ 2024-04-06 ┆ 10  │
│ 2024-04-07 ┆ 25  │
│ 2024-04-10 ┆ -15 │
│ 2024-04-11 ┆ 5   │
└────────────┴─────┘