熊貓累計條件的總和

Question

試想一個熊貓數據幀像這樣

 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 

與以下

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']) 

我希望由initial_value減去累計總和定義的剩餘價值增加一列生成的part_value條件的ID和日期之前。因此，我希望我的目標是

 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 

我想一個解決方案可以通過從here和here的解決方案相結合進行，但我不完全弄明白。

Answer 1

如果不使用dates值需要add，sub和groupby與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 

什麼是一樣的：

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 

Answer 2

其實我有一個解決方案提出了自己的好。我猜這是發生的一樣。

df['goal'] = df.initial_value - ((df.part_value).groupby(df.id).cumsum() - df.part_value) 
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