pandas - 仅当字符串匹配时才增加累积总和答案

【问题标题】：pandas - increment cumulative sum only when string is matchedpandas - 仅当字符串匹配时才增加累积总和
【发布时间】：2021-10-28 20:22:55
【问题描述】：

我正在寻找一些条件下的累积值：我只想添加 Condition == New 的值，并按名称对累积值进行分组。假设我有数据框，df：

Name | Condition | Value 
A    | New       | 5     
A    | Not New   | 7     
A    | New       | 15    
B    | Old       | 20    
B    | New       | 14    
B    | Old       | 3

我正在寻找输出：

Name | Condition | Value | Cumulative Value
A    | New       | 5     | 5
A    | Not New   | 7     | 5
A    | New       | 15    | 20
B    | Old       | 20    | 0
B    | New       | 14    | 14
B    | Old       | 3     | 14

对于Condition == New 的每个条目，我将当前值添加到当前累积值中。否则，累积值应保持不变。当一个新名称出现时，如果 Condition 的第一个条目是“旧”，或者如果 Condition 的第一个条目是“新”，我将累积值重置为零。

我被代码卡住了

df['Cumulative Value'] = df.groupby(['Name'])['Value'].cumsum()

这是对名称进行分组并计算所有累积总和。不知道如何继续添加额外的条件来检查条件列的字符串，如果条件不匹配，则保持累积值不变。

【问题讨论】：

标签： python pandas group-by conditional-statements cumsum

【解决方案1】：

你可以用0替换Value，其中Condition不等于New，然后做累加：

df['Cumulative Value'] = df.Value.where(df.Condition == 'New', 0).groupby(df.Name).cumsum()

df
  Name Condition  Value  Cumulative Value
0    A       New      5                 5
1    A   Not New      7                 5
2    A       New     15                20
3    B       Old     20                 0
4    B       New     14                14
5    B       Old      3                14

【讨论】：