当前日期范围。
ID Date Start Value Payment
111 1/1/2018 1000 0
111 1/2/2018 100
111 1/3/2018 500
111 1/4/2018 400
111 1/5/2018 0
222 4/1/2018 2000 200
222 4/2/2018 100
222 4/3/2018 700
222 4/4/2018 0
222 4/5/2018 0
222 4/6/2018 1000
222 4/7/2018 0
这是我要获取的数据框。基本上,我试图为每一行填充星号。如您所见,每个 ID 在第一天都有一个起始值。次日起步价=昨日起步价-昨日支付。
ID Date Start Value Payment
111 1/1/2018 1000 0
111 1/2/2018 1000 100
111 1/3/2018 900 500
111 1/4/2018 400 400
111 1/5/2018 0 0
222 4/1/2018 2000 200
222 4/2/2018 1800 100
222 4/3/2018 1700 700
222 4/4/2018 1000 0
222 4/5/2018 1000 0
222 4/6/2018 1000 1000
222 4/7/2018 0 0
现在,我将 Excel 与此公式结合使用。 起始值=if(本行ID==最后一行ID,最后一行起始值-最后一行付款,起始值)
效果很好,我想知道我是否可以在 Python/Pandas 中完成。谢谢。
最佳答案
我们可以使用groupby
和shift
+ cumsum
,ffill
将为下面的所有行设置初始值相同的Id,那么我们只需要从该行中扣除累计付款直到开始,我们就得到了那一点的剩余值(value)
df.StartValue.fillna(df.groupby('ID').apply(lambda x : x['StartValue'].ffill()-x['Payment'].shift().cumsum()).reset_index(level=0,drop=True))
Out[61]:
0 1000.0
1 1000.0
2 900.0
3 400.0
4 0.0
5 2000.0
6 1800.0
7 1700.0
8 1000.0
9 1000.0
10 1000.0
11 0.0
Name: StartValue, dtype: float64
通过添加 inplace=Ture
将其重新分配
df.StartValue.fillna(df.groupby('ID').apply(lambda x : x['StartValue'].ffill()-x['Payment'].shift().cumsum()).reset_index(level=0,drop=True),inplace=True)
df
Out[63]:
ID Date StartValue Payment
0 111 1/1/2018 1000.0 0
1 111 1/2/2018 1000.0 100
2 111 1/3/2018 900.0 500
3 111 1/4/2018 400.0 400
4 111 1/5/2018 0.0 0
5 222 4/1/2018 2000.0 200
6 222 4/2/2018 1800.0 100
7 222 4/3/2018 1700.0 700
8 222 4/4/2018 1000.0 0
9 222 4/5/2018 1000.0 0
10 222 4/6/2018 1000.0 1000
11 222 4/7/2018 0.0 0
关于python - 根据最后一行获取新值并检查 ID,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50025210/