基于以下示例資料，構建以下資料框：
day = [1, 2, 3, 2, 3, 1, 2]
item_id = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]
item_name = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C']
increase = [4, 0, 4, 3, 3, 3, 3]
decrease = [2, 2, 2, 1, 1, 1, 1]
my_df = pd.DataFrame(list(zip(day, item_id, item_name, increase, decrease)),
columns=['day', 'item_id', 'item_name', 'increase', 'decrease'])
my_df = my_df.set_index(['item_id', 'item_name'])
我想創建兩個新列：
- starting_quantity[0] 將索引（或多索引）的每個初始值設定為 0
- ending_quantity
increase加減decrease - starting_quantity[1, 2, 3, ...] 等于前一天的ending_quantity。
我想創建的輸出如下：
如果您能協助完成上述 3 個步驟中的任何一個或所有步驟，我將不勝感激！
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試：
my_df = my_df.set_index(["item_id", "item_name"])
g = my_df.groupby(level=0)
my_df["tmp"] = my_df["increase"] - my_df["decrease"]
my_df["starting_quantity"] = g["tmp"].shift().fillna(0)
my_df["starting_quantity"] = g["starting_quantity"].cumsum().astype(int)
my_df["ending_quantity"] = g["tmp"].cumsum()
my_df = my_df.drop(columns="tmp")
print(my_df)
印刷：
day increase decrease starting_quantity ending_quantity
item_id item_name
1 A 1 4 2 0 2
A 2 0 2 2 0
A 3 4 2 0 2
2 B 2 3 1 0 2
B 3 3 1 2 4
3 C 1 3 1 0 2
C 2 3 1 2 4
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