pandas 累计入库总和答案

【问题标题】：pandas cumulative sum of stock in warehousepandas 累计入库总和
【发布时间】：2018-01-21 07:54:49
【问题描述】：

考虑不同日期的仓库库存

day action  quantity symbol
0   1         40      a
1   1         53      b
2   -1        21      a
3   1         21      b
4   -1         2      a
5   1         42      b

这里，day 代表时间序列，action 代表特定产品的buy/sell (symbol) 和quantity。
对于此数据框，我如何计算每种产品的每日累计总和。
基本上，结果数据框如下：

days    a   b
0       40  0
1       40  53
2       19  53
3       19  64
4       17  64
5       17  106

我已经用 groupby 尝试了 cumsum() 并且没有成功

【问题讨论】：

在您的 b 中，根据 sum 假设为 74。对吧？？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用pivot_table

In [920]: dff = df.pivot_table(
                   index=['day', 'action'], columns='symbol',
                   values='quantity').reset_index()
In [921]: dff
Out[921]:
symbol  day  action     a     b
0         0       1  40.0   NaN
1         1       1   NaN  53.0
2         2      -1  21.0   NaN
3         3       1   NaN  21.0
4         4      -1   2.0   NaN
5         5       1   NaN  42.0

然后，mul动作，取cumsum，前向填充缺失值，最后将NaNs替换为0

In [922]: dff[['a', 'b']].mul(df.action, 0).cumsum().ffill().fillna(0)
Out[922]:
symbol     a      b
0       40.0    0.0
1       40.0   53.0
2       19.0   53.0
3       19.0   74.0
4       17.0   74.0
5       17.0  116.0

最终结果

In [926]: dff[['a', 'b']].mul(df.action, 0).cumsum().ffill().fillna(0).join(df.day)
Out[926]:
      a      b  day
0  40.0    0.0    0
1  40.0   53.0    1
2  19.0   53.0    2
3  19.0   74.0    3
4  17.0   74.0    4
5  17.0  116.0    5

【讨论】：

不错的解决方案 +1。
赞成。解决了我的问题。为读者着想的信息：如果一天重复（对于另一个产品） - 即在同一天发生不同产品的两个不同交易，然后将 df.action 替换为 dff.action 并将 df.day 替换为 dff.day 以解决重复行问题。

【解决方案2】：

没关系，没有看到pandas 标签。这只是普通的 Python。

试试这个：

sums = []

currentsums = {'a': 0, 'b': 0}

for i in data:
    currentsums[i['symbol']] += i['action'] * i['quantity']
    sums.append({'a': currentsums['a'], 'b': currentsums['b']})

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请注意，它给出的结果与您发布的结果不同，因为您计算错误。

【讨论】：