根据其他列计算DataFrame列

Question

拥有DataFrame:

# comments are the equations that have to be done to calculate the given column
df = pd.DataFrame({
'item_tolerance': [230, 115, 155],
'item_intake': [250,100,100], 
'open_items_previous_day': 0,  # df.item_intake.shift() + df.open_items_previous_day.shift() - df.items_shipped.shift() + df.items_over_under_sla.shift()
'total_items_to_process': 0,  # df.item_intake + df.open_items_previous_day
'sla_relevant': 0,  # df.item_tolerance if df.open_items_previous_day + df.item_intake > df.item_tolerance else df.open_items_previous_day + df.item_intake
'items_shipped': [230, 115, 50],
'items_over_under_sla': 0  # df.items_shipped - df.sla_relevant
})

items_over_under_sla000

如果您使用不同的操作计算每列，我建议单独获取它们:

df['open_items_previous_day'] = df['item_intake'].shift(fill_value=0) + df['open_items_previous_day'].shift(fill_value=0) - df['items_shipped'].shift(fill_value=0) + df['items_over_under_sla'].shift(fill_value=0)
df['total_items_to_process'] = df['item_intake'] + df['open_items_previous_day']
df = df.assign(sla_relevant=np.where(df['open_items_previous_day'] + df['item_intake'] > df['item_tolerance'], df['item_tolerance'], df['open_items_previous_day'] + df['item_intake']))
df['items_over_under_sla'] = df['items_shipped'] - df['sla_relevant']
df
Out[1]: 
item_tolerance  item_intake  open_items_previous_day  total_items_to_process  sla_relevant  items_shipped  items_over_under_sla
0                   230          250                        0                     250           230            230                     0
1                   115          100                       20                     120           115            115                     0
2                   155          100                      -15                      85            85             50                   -35

您所面临的问题不是必须使用前一行(您正在使用shift函数来解决这个问题)。这里真正的问题是，您试图获得的所有列(除了total_items_to_process)相互依赖，因此，如果没有其中一个列(或假设它最初为零)，您就无法获得其余的列。

这就是为什么你会得到不同的结果取决于你先计算哪一列。