迭代行并减去pandas df中的值答案

【问题标题】：Iterate over rows and subtract values in pandas df迭代行并减去pandas df中的值
【发布时间】：2022-01-12 14:26:08
【问题描述】：

我有下表：

ID	Qty_1	Qty_2
A	1	10
A	2	0
A	3	0
B	3	29
B	2	0
B	1	0

我想根据 ID 进行迭代，减去 Qty_2 - Qty_1 并使用该结果更新下一行。

结果是：

ID	Qty_1	Qty_2
A	1	10
A	2	8
A	3	5
B	3	29
B	2	27
B	1	26

理想情况下，我还想从第一行末尾减去一个新 ID 开始，然后才开始循环：

ID	Qty_1	Qty_2
A	1	9
A	2	7
A	3	4
B	3	26
B	2	24
B	1	23

每个解决方案都可以！谢谢！

【问题讨论】：

既然 SO 不是一个代码编写网站，你做了什么尝试，做了什么研究？
我设法到达该表，并使用索引将 Qty_2 替换为 0，并将每个 ID 的第一行保留为 Qty >0。现在，我想尝试在 ID 相同的情况下减去 Qty_2（第 i 行）-Qty_1（i+1 行）。可能是一个while循环？
请使用您当前的代码创建minimal reproducible example，另请参阅How to Ask。

标签： pandas loops

【解决方案1】：

先逐行计算'Qty_1'和'Qty_2'的差值，然后按'ID'分组，计算累加和：

df['Qty_2'] = df.assign(Qty_2=df['Qty_2'].sub(df['Qty_1'])) \
                .groupby('ID')['Qty_2'].cumsum()
print(df)

# Output:
  ID  Qty_1  Qty_2
0  A      1      9
1  A      2      7
2  A      3      4
3  B      3     26
4  B      2     24
5  B      1     23

设置：

data = {'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Qty_1': [1, 2, 3, 3, 2, 1],
        'Qty_2': [10, 0, 0, 29, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

【讨论】：

传奇！谢谢