Pandas - 每个周期后重置 CUMSUM答案

【问题标题】：Pandas - Reset CUMSUM after every cyclePandas - 每个周期后重置 CUMSUM
【发布时间】：2020-09-11 16:13:20
【问题描述】：

我计划调到公司的另一个职位，我要求一份典型的任务来培训自己。在某种程度上，我做到了，我真的理解了一些事情，但现在我被困住了。我正在搜索，但没有什么对我有用，因为我也无法理解它，但我想它应该是某种循环，每当我使用循环时都会出错。

基本上，我有一个包含列和大量数据的巨大 Excel 文件。这是关于卖食物和客户费用的，收费有一个错误，后来改正了，我必须了解余额到底是哪里来的 0.00。

在这里你可以看到我开始工作之前的数据。

Original Data, before I used the pivot table

后来，我使用数据透视表将行与一列分开，并发现了不同的数据和问题，他们将来可能会遇到。所以，这是我处理后的excel文件。

Data after working on it, with additional columns

这是我当前的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import xlrd
from pandas import Series, DataFrame

df = pd.read_excel ('C:/Data.xlsx', sheet_name = 'Sheet1',
                    usecols = ['Payment', 'Money', 'Created'])

df['Created'] = pd.to_datetime(df['Created'])
df['Created'] = df['Created'].dt.round('min')

df = df.pivot_table(index = ['Created'],
                    columns = ['Payment']).fillna(0)

df['Money','fee'] = df['Money', 'fee'].round(2)
df['Fixed Fee'] = (-df['Money', 'food'] * 25) / 100
df['Fixed Fee'] = df['Fixed Fee'].round(2)

df['OverCharge'] = np.where(df['Money', 'fee'] != df['Fixed Fee'], df['Money', 'fee'] - df['Fixed Fee'], 0)
df['OverCharge'] = df['OverCharge'].round(1)

df['Percentage'] = df['Money','fee'] / df['Money','food'] * 100
df['Percentage'] = df['Percentage'].abs()
df['Percentage'] = df['Percentage'].round(2)

df['Charges'] = np.where(df['Percentage'].notna(), np.where(df['Percentage'] > 26, 'Overcharge - 30%', 'Fixed - 25%'), 'Null')

df['Correct'] = -df['Money', 'food'] - df['Fixed Fee']

df['Incorrect'] = -df['Money', 'food'] - df['Money', 'fee']

df['Balance'] = df['Correct'] - df['Incorrect']

df['Balance'] = np.where(df['Money', 'payout'] != 0, df['Correct'].cumsum() - df['Money', 'payout'], df['Balance'])

#df.to_excel("CarIndustry.xlsx")
print(df)

输出（前 20 行）：

                    Money                            Fixed Fee OverCharge Percentage           Charges Correct Incorrect Balance
Payment               fee  food  payout payoutReject
Created
2019-12-27 12:32:00  -6.00  20.0    0.00          0.0     -5.00       -1.0      30.00  Overcharge - 30%  -15.00    -14.00   -1.00
2019-12-27 12:58:00  -5.26  17.5    0.00          0.0     -4.38       -0.9      30.06  Overcharge - 30%  -13.12    -12.24   -0.88
2019-12-27 13:17:00  -3.46  11.5    0.00          0.0     -2.88       -0.6      30.09  Overcharge - 30%   -8.62     -8.04   -0.58
2019-12-30 04:01:00   0.00   0.0  -34.29          0.0     -0.00        0.0        NaN              Null    0.00     -0.00   -2.45
2019-12-30 13:24:00  -1.94   6.5    0.00          0.0     -1.62       -0.3      29.85  Overcharge - 30%   -4.88     -4.56   -0.32
2020-01-01 12:53:00  -6.00  20.0    0.00          0.0     -5.00       -1.0      30.00  Overcharge - 30%  -15.00    -14.00   -1.00
2020-01-01 13:06:00  -3.90  13.0    0.00          0.0     -3.25       -0.6      30.00  Overcharge - 30%   -9.75     -9.10   -0.65
2020-01-01 13:27:00  -3.46  11.5    0.00          0.0     -2.88       -0.6      30.09  Overcharge - 30%   -8.62     -8.04   -0.58
2020-01-01 13:38:00  -7.20  24.0    0.00          0.0     -6.00       -1.2      30.00  Overcharge - 30%  -18.00    -16.80   -1.20
2020-01-01 15:10:00  -2.10   7.0    0.00          0.0     -1.75       -0.4      30.00  Overcharge - 30%   -5.25     -4.90   -0.35
2020-01-01 16:31:00  -7.94  26.5    0.00          0.0     -6.62       -1.3      29.96  Overcharge - 30%  -19.88    -18.56   -1.32
2020-01-01 16:51:00  -2.40   8.0    0.00          0.0     -2.00       -0.4      30.00  Overcharge - 30%   -6.00     -5.60   -0.40
2020-01-01 17:00:00  -2.26   7.5    0.00          0.0     -1.88       -0.4      30.13  Overcharge - 30%   -5.62     -5.24   -0.38
2020-01-01 18:21:00  -8.26  27.5    0.00          0.0     -6.88       -1.4      30.04  Overcharge - 30%  -20.62    -19.24   -1.38
2020-01-03 13:24:00  -1.66   5.5    0.00          0.0     -1.38       -0.3      30.18  Overcharge - 30%   -4.12     -3.84   -0.28
2020-01-03 15:53:00  -3.30  11.0    0.00          0.0     -2.75       -0.5      30.00  Overcharge - 30%   -8.25     -7.70   -0.55
2020-01-03 17:39:00  -1.94   6.5    0.00          0.0     -1.62       -0.3      29.85  Overcharge - 30%   -4.88     -4.56   -0.32
2020-01-03 20:22:00  -3.14  10.5    0.00          0.0     -2.62       -0.5      29.90  Overcharge - 30%   -7.88     -7.36   -0.52
2020-01-03 21:18:00  -2.26   7.5    0.00          0.0     -1.88       -0.4      30.13  Overcharge - 30%   -5.62     -5.24   -0.38
2020-01-06 04:01:00   0.00   0.0 -134.75          0.0     -0.00        0.0        NaN              Null    0.00     -0.00  -46.36

我的结果应该是这样的：

                    Money                            Fixed Fee OverCharge Percentage           Charges Correct Incorrect Balance
Payment               fee  food  payout payoutReject
Created
2019-12-27 12:32:00  -6.00  20.0    0.00          0.0     -5.00       -1.0      30.00  Overcharge - 30%  -15.00    -14.00   -1.00
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2019-12-27 13:17:00  -3.46  11.5    0.00          0.0     -2.88       -0.6      30.09  Overcharge - 30%   -8.62     -8.04   -0.58
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2020-01-06 04:01:00   0.00   0.0 -134.75          0.0     -0.00        0.0        NaN              Null    0.00     -0.00  -12.07

为了更好地理解它，只需检查最后几行，基本上我希望 cumsum 从上一个支出计算到下一个支出并将这个数字放在最后并继续这样，因为这只是一小部分数据。

【问题讨论】：

您好，欢迎来到 SO，您有有趣的问题。如果您可以阅读How to Ask 和minimal reproducible example 基本上是为了让这个问题从头开始，这将非常有帮助，您需要1）放弃照片并提供示例输入和预期输出作为文本（如您的代码）2）尝试从逻辑上解释你想要达到的目标。
嘿，谢谢你的评论，我修好了，但无论如何，现在这个问题已经死了，因为有-2票。

标签： python pandas dataframe rows cumsum

【解决方案1】：

因此，最简单的方法是更改您计算余额列的方式，使其在第一次时按照您想要的方式进行。

df['balance'] = df.groupby((df['Correct'].shift() == '0').cumsum()).apply(lambda x: (x['Correct'] - x['Incorrect']).cumsum()).reset_index()[0]

所以我们在每个组上使用 cumsum，其中每个组被定义为所有行，包括当“正确”列值等于 0 时。

这将替换您的两个 df['balance'] 行。

【讨论】：

您好，感谢您的尝试，但不幸的是它不起作用。它给了我这个错误 - indexer = self.columns.get_loc(key) 和这个错误 - raise KeyError(key) from err.
我将 '0' 更改为 0 int 版本，它实际上可以正常工作，但 Balance 中的所有值都是 Nan。