python - 如何使用前一行值以及同一行中其他列中的值来计算 Pandas 中列的值

Question

我有一个数据框df:

import pandas as pd    
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1,2,2,2,2], 
               'B': [10, 0, 0,5,0,0,0], 
               'C': [1,1,2,2,3,3,3],
               'D': [2,3,4,5,2,3,4]})

看起来像:

   A   B  C  D
0  1  10  1  2
1  1   0  1  3
2  1   0  2  4
3  2   5  2  5
4  2   0  3  2
5  2   0  3  3
6  2   0  3  4

我想计算 B 列中的值，仅针对 A 列中表示的所有组(根据示例数据为 1,2)为 0 的那些位置.

列 B 的值 = 前一条记录中 B 列的值 + 同一记录中列 C 的值 + 列 D 中的值同一条记录。

我的预期输出是:

   A   B  C  D
0  1  10  1  2
1  1  14  1  3
2  1  20  2  4
3  2   5  2  5
4  2  10  3  2
5  2  16  3  3
6  2  23  3  4

我怎样才能在 pandas 中做到这一点？

Answer 1

应该这样做:

def f(g):
    g.B = (g.B.shift() + g.C + g.D).cumsum()
    return g

df.B.replace(0, df.groupby('A').apply(f).B)

结果是:

   A   B  C  D
0  1  10  1  2
1  1  14  1  3
2  1  20  2  4
3  2   5  2  5
4  2  10  3  2
5  2  16  3  3
6  2  23  3  4