使用 groupby 和 cumsum 在 pandas 中获取新列

Question

我有以下数据框：

班级	已收到	发布
FD	10	0
FD	0	2
R M	5	0
R M	0	3
FD	0	2
下午	5	0
下午	1	0
R M	1	0
FD	4	0

我需要下面的数据框：

班级	已收到	发布	剩余数量
FD	10	0	10
FD	0	2	8
R M	5	0	5
R M	0	3	2
FD	0	2	6
下午	5	0	5
下午	1	0	6
R M	1	0	3
FD	4	0	10

剩余数量列是每个班级收到的-发出的 cumsum() 。我尝试过不同的方法，但我没有得到它。

Answer 1

另一个解决方案：

df["Remaining Quatity"] = (g := df.groupby("Class").cumsum())["Received"] - g["Issued"]
print(df)

印刷：

  Class  Received  Issued  Remaining Quatity
0    FD        10       0                 10
1    FD         0       2                  8
2    RM         5       0                  5
3    RM         0       3                  2
4    FD         0       2                  6
5    PM         5       0                  5
6    PM         1       0                  6
7    RM         1       0                  3
8    FD         4       0                 10

或：使用.pipe：

df["Remaining Quatity"] = df.groupby("Class").cumsum().pipe(lambda g: g["Received"] - g["Issued"])

或：使用.eval：

df["Remaining Quatity"] = df.groupby("Class").cumsum().eval("Received - Issued")