Pandas Функция cumsum Dataframe для "перезапуска" при изменении значения в строке

Question

df['total'] = (df.DR - df.CR).cumsum()

дает:

...
    Name     DR       CR     total 
303   B3  46.80     0.00  46682.07                                                                                                         
304   B3  45.20     0.00  46727.27                                                                                                                                                                                                                
395  BS1   0.00    10.37  47905.31                                                                                                         
396  BS2   0.00    87.00  47818.31                                                                                                         
397    C   0.00   482.10  47336.21                                                                                                                                                                                                               
399    C  20.00     0.00  47356.21

Однако я бы хотел, чтобы cumsum «перезапускался» всякий раз, когда столбец "Name" (B3, BS1, C) изменяется на другое значение.

Итак, желаемый результат:

    Name     DR       CR     total 
303   B3  46.80     0.00     46.80                                                                                                         
304   B3  45.20     0.00      1.60                                                                                                                                                                                                                
395  BS1   0.00    10.37    -10.37                                                                                                         
396  BS2   0.00    87.00    -97.37                                                                                                         
397    C   0.00   482.10   -482.10                                                                                                                                                                                                               
399    C  20.00     0.00   -462.10 

Я новичок в pandas. Спасибо за вашу помощь

Я пробовал что-то вроде, но не работает: df['total'] = df.groupby('GL')[(df.DR - df.CR)].cumsum()

Answer 1

Первый вариант - если вы хотите «объединить» все строки для каждой Имя в одиночную группу:

df['total'] = df.groupby('Name').apply(lambda grp:
    (grp.DR - grp.CR).cumsum()).reset_index(level=0, drop=True)

Для ваших исходных данных результат будет:

    Name    DR      CR   total
303   B3  46.8    0.00   46.80
304   B3  45.2    0.00   92.00
395  BS1   0.0   10.37  -10.37
396  BS1   0.0   87.00  -97.37
397    C   0.0  482.10 -482.10
399    C  20.0    0.00 -462.10

Второй вариант - если любое изменение в Имя означает начало новой группы.

Предположим, что ваш DataFrame содержит:

    Name    DR      CR
303   B3  46.8    0.00
304   B3  45.2    0.00
395  BS1   0.0   10.37
396  BS1   0.0   87.00
397    C   0.0  482.10
399    C  20.0    0.00
400   B3  53.0    8.00
401   B3  40.8    6.15

, а вторая группа B3 должна быть суммирована отдельно от первой группы:

df['total'] = df.groupby((df.Name != df.Name.shift()).cumsum())\
    .apply(lambda grp: (grp.DR - grp.CR).cumsum()).reset_index(level=0, drop=True)

получение:

    Name    DR      CR   total
303   B3  46.8    0.00   46.80
304   B3  45.2    0.00   92.00
395  BS1   0.0   10.37  -10.37
396  BS1   0.0   87.00  -97.37
397    C   0.0  482.10 -482.10
399    C  20.0    0.00 -462.10
400   B3  53.0    8.00   45.00
401   B3  40.8    6.15   79.65

Как видите, вторая группа B3 суммируется отдельно.