标题不清楚。让我解释一下。
我有一个这样的数据帧：
Order Quantity Date Accepted Date Delivered
20 01-05-2010 01-02-2011
10 01-11-2010 01-03-2011
300 01-12-2010 01-04-2011
5 01-03-2011 01-03-2012
20 01-04-2012 01-11-2013
10 01-07-2013 01-12-2014
我想基本上创建另一列，其中包含每行的未交付项目总数。
预期产出：
Order Quantity Date Accepted Date Delivered Pending Order
20 01-05-2010 01-02-2011 20
10 01-11-2010 01-03-2011 30
300 01-12-2010 01-04-2011 330
5 01-03-2011 01-03-2012 305
20 01-04-2012 01-11-2013 20
10 01-07-2013 01-12-2014 30
在这里，我获取了数据帧的一部分并尝试获得结果。
df = pd.DataFrame({'order': [20, 10, 300, 200],
'Date_aceepted': ['01-05-2010', '01-11-2010', '01-12-2010', '01-12-2010'],
'Date_delever': ['01-02-2011', '01-03-2011', '01-04-2011', '01-12-2010']})
order Date_aceepted Date_delever
0 20 01-05-2010 01-02-2011
1 10 01-11-2010 01-03-2011
2 300 01-12-2010 01-04-2011
3 200 01-12-2010 01-12-2010
然后我将使用熊猫数据时间模块将Date_accepted和Date_deliver更改为日期时间
df['date1'] = pd.to_datetime(df['Date_aceepted'])
df['date2'] = pd.to_datetime(df['Date_delever'])
然后，我将创建一个新的数据框，其中Date_accepted和Date_delever不同。我假设你只需要在你的最终结果中。
dff = df[df['date1'] != df['date2']]
您可以看到接受和 delever 相同的最后一行现在在 dff 中删除了。
order Date_aceepted Date_delever date1 date2
0 20 01-05-2010 01-02-2011 2010-01-05 2011-01-02
1 10 01-11-2010 01-03-2011 2010-01-11 2011-01-03
2 300 01-12-2010 01-04-2011 2010-01-12 2011-01-04
然后我确实使用了挂单的熊猫暨
dff['pending'] = dff['order'].cumsum()
它给了
order Date_aceepted Date_delever date1 date2 pending
0 20 01-05-2010 01-02-2011 2010-01-05 2011-01-02 20
1 10 01-11-2010 01-03-2011 2010-01-11 2011-01-03 30
2 300 01-12-2010 01-04-2011 2010-01-12 2011-01-04 330
最终数据框有两个额外的列，如果您不希望出现在结果中，可以删除这些列。