Python Pandas：兩個數據幀之間數據的條件減法？

Question

我正在嘗試在兩個數據幀之間使用條件減法。

數據框df1具有列名稱，並且price.name不是唯一的。

>>df1
        name   price
    0  mark     50
    1  mark     200
    2  john     10
    3  chris    500

另一個數據框有兩列name和paid ，這里name是唯一的

>>df2
       name      paid
    0  mark     150
    1  john     10

如何有條件地減去兩個數據幀以獲得以下輸出

預期最終產出

       name     price  paid
    0  mark     50     50
    1  mark     200    100
    2  john     10     10
    3  chris    500     0

Answer 1

IIUC，您可以使用：

# mapper for paid values
s = df2.set_index('name')['paid']

df1['paid'] = (df1
      .groupby('name')['price']  # for each name
      .apply(lambda g: g.cumsum()  # sum the total owed
                        .clip(upper=s.get(g.name, default=0)) # in the limit of the paid
                        .pipe(lambda s: s.diff().fillna(s))   # compute reverse cumsum
            )
     )

輸出：

    name  price   paid
0   mark     50   50.0
1   mark    200  100.0
2   john     10   10.0
3  chris    500    0.0