在数据帧列上执行 cumsum 时如何设置最小值（物理库存不能低于 0）

Question

如何在 python/pandas 中执行最小值的累积和？

下表中：

• “库存变化”栏反映了每日销售/新库存采购情况。
• 数据输入/人为错误意味着应用 cumsum 显示负库存水平 -5，这在物理上是不可能的。
• 如“库存”列所示，数据输入错误最终仍然是一个问题（100 vs 95）。

数据框

            change in inventory  inventory  cumsum
2015-01-01                  100        100     100
2015-01-02                  -20         80      80
2015-01-03                  -30         50      50
2015-01-04                  -40         10      10
2015-01-05                  -15          0      -5
2015-01-06                  100        100      95

实现此目的的一种方法是使用循环，但它会很混乱，并且可能有一种更有效的方法来做到这一点。

这是生成数据帧的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict({'change in inventory': {'2015-01-01': 100,
  '2015-01-02': -20,
  '2015-01-03': -30,
  '2015-01-04': -40,
  '2015-01-05': -15,
  '2015-01-06': 100},
 'inventory': {'2015-01-01': 100,
  '2015-01-02': 80,
  '2015-01-03': 50,
  '2015-01-04': 10,
  '2015-01-05': 0,
  '2015-01-06': 100}})

df['cumsum'] = df['change in inventory'].cumsum()
df

如何在 python/pandas 中应用最小值的累积和来生成“库存”列中显示的值？

Answer 1

不幸的是，您可以使用循环：

lastvalue = 0
newcum = []
for row in df['change in inventory']:
    thisvalue =  row + lastvalue
    if thisvalue < 0:
        thisvalue = 0
    newcum.append( thisvalue )
    lastvalue = thisvalue

print pd.Series(newcum, index=df.index)
2015-01-01    100
2015-01-02     80
2015-01-03     50
2015-01-04     10
2015-01-05      0
2015-01-06    100
dtype: int64