我有一个如下所示的数据框:
Date_1 Date_2 DR CR Bal
0 5 Dec 2017 5 Dec 2017 500 NaN 1000
1 14 Dec 2017 14 Dec 2017 NaN NaN 1500
2 15 Dec 2017 15 Dec 2017 NaN NaN 1200
3 18 Dec 2017 18 Dec 2017 NaN NaN 1700
4 21 Dec 2017 21 Dec 2017 NaN NaN 2000
5 22 Dec 2017 22 Dec 2017 NaN NaN 1000
在上面的数据框中，“Bal”列包含余额值，并希望根据下一个“Bal”金额填充 DR/CR 值。
我是用简单的 python 做的，但似乎 pandas 可以以非常智能的方式执行此操作。
预期输出:
Date_1 Date_2 DR CR Bal
0 5 Dec 2017 5 Dec 2017 500 NaN 1000
1 14 Dec 2017 14 Dec 2017 NaN 500 1500
2 15 Dec 2017 15 Dec 2017 300 NaN 1200
3 18 Dec 2017 18 Dec 2017 NaN 500 1700
4 21 Dec 2017 21 Dec 2017 NaN 300 2000
5 22 Dec 2017 22 Dec 2017 1000 NaN 1000
最佳答案
你可以使用 pd.mask .首先使用diff计算余额差额.通过使用掩码，如果一列为负，则用其绝对值填充，并在另一列为正时屏蔽 np.nan 值。
diff = df['Bal'].diff()
df['DR'] = df['DR'].mask(diff < 0, diff.abs())
df['CR'] = df['CR'].mask(diff > 0, diff)
#Output
# Date_1 Date_2 DR CR Bal
#0 5 Dec 2017 5 Dec 2017 500.0 NaN 1000
#1 14 Dec 2017 14 Dec 2017 NaN 500.0 1500
#2 15 Dec 2017 15 Dec 2017 300.0 NaN 1200
#3 18 Dec 2017 18 Dec 2017 NaN 500.0 1700
#4 21 Dec 2017 21 Dec 2017 NaN 300.0 2000
#5 22 Dec 2017 22 Dec 2017 1000.0 NaN 1000
关于python - 如何使用 Pandas 数据框的余额列计算银行对帐单借方/贷方列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54333173/