我有一个数据框如下
id Supply days days_180
1 30 0 180
1 100 183 363
1 80 250 430
2 5 0 180
2 5 10 190
3 5 0 180
3 30 100 280
3 30 150 330
3 30 200 380
3 30 280 460
3 50 310 490
我想对每行的“供应”求和，其中天数在“天”和“天+180”之间。这需要在 groupby('id') 之后对每个组执行此操作。
预期输出如下
id Supply days days_180 use
1 30 0 180 30
1 100 183 363 180
1 80 250 430 80
2 5 0 180 10
2 5 10 190 10
3 5 0 180 65
3 30 100 280 120
3 30 150 330 140
3 30 200 380 110
3 30 280 460 80
3 50 310 490 50
我已经尝试了下面的代码，但它没有按预期工作。
df_d['use']=df_d.groupby('id').apply(lambda x: x.loc[x['days'].between(x['days'],x['days_180']),'supply'].sum())
使用列表理解 for 循环eachdays_180每组的值，过滤器sum并创建新列：
def f(x):
a = [x.loc[(x['days'] <= d) & (x['days_180'] >= d),'Supply'].sum() for d in x['days_180']]
x['use'] = a
return x
或者使用另一个 lambda 的解决方案：
def f(x):
x['use'] = x['days_180'].apply(lambda d: x.loc[(x['days'] <= d) &
(x['days_180'] >= d), 'Supply'].sum())
return x
df_d = df_d.groupby('id').apply(f)
print (df_d)
id Supply days days_180 use
0 1 30 0 180 30
1 1 100 183 363 180
2 1 80 250 430 80
3 2 5 0 180 10
4 2 5 10 190 5
5 3 5 0 180 65
6 3 30 100 280 120
7 3 30 150 330 140
8 3 30 200 380 110
9 3 30 280 460 80
10 3 50 310 490 50
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