使用当前行值筛选 pandas 列，并对另一列求和以形成新列

Question

我有以下数据集。

Date	Area	Value	Delivery_Date
01-01-2021	ABC	10	02-01-2021
02-01-2021	BCD	20	04-01-2021
03-01-2021	ABC	15	04-01-2021
04-01-2021	BCD	25	05-01-2021
05-01-2021	ABC	15	06-01-2021

我必须创建一个名为 Sum 的新列，它遵循以下条件。

它应该获取当前行并且应该从具有相同区域和日期大于当前行日期和交货日期也大于当前行“日期”的其他行中查找值。它应该对满足这三个条件的行中的值求和。所以结果 table 看起来像

Date	Area	Value	Delivery_Date	Sum
01-01-2021	ABC	10	02-01-2021	40
02-01-2021	BCD	20	04-01-2021	45
03-01-2021	ABC	15	04-01-2021	30
04-01-2021	BCD	25	05-01-2021	25
05-01-2021	ABC	15	06-01-2021	15

我不知道如何开始。有人可以帮助我吗？

Answer 1

IIUC，在按日期（最近到古代）对数据进行排序后使用 GroupBy+expanding.sum：

# ensure datetime (although this format could be also sorted as string)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

df['sum'] = (df
 .sort_values(by='Date', ascending=False)      # reverse values
 .groupby(['Area'])['Value'].expanding().sum() # sum recent values
 .droplevel(0)
)

输出：

        Date Area  Value   sum
0 2021-01-01  ABC     10  40.0
1 2021-02-01  BCD     20  45.0
2 2021-03-01  ABC     15  30.0
3 2021-04-01  BCD     25  25.0
4 2021-05-01  ABC     15  15.0

使用当前行值筛选 pandas 列，并对另一列求和以形成新列

Filter pandas column with current row values and sum another column to form a new column

python

csv

pandas