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Python(Pandas)で前の行の値を保持して次の行の計算を行う方法

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artg

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前提・実現したいこと

Pythonのデータセットの計算に関してです。

以下のようなデータセットがあったとして
time  type  order
1     buy    100
2     sell    200
3     sell    500
4     buy    300

このように、データセットの前の行の値を保持しつつ、それにさらに別の行を足して以下のようなデータセットを作りたいです。
time  type  order  position
1     buy    100     100
2     sell     200    -100
3     sell     500    -600
4     buy    300     -300

試したこと

関数を作って行毎にapplyで1行ごとに関数を適用すればいいのかなと思って以下のようなコードを考えてみましたが、うまくいきませんでした。

def position_cal( a,b ):
return a[ b ].shift()

data['position'] = data['order'] + data.apply(position_cal(data,'position'), axis=1)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

データが大きいため、できるだけ早く計算する方法があれば教えていただけるとありがたいです。

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回答 2

+2

buyとsellごとに正負の値をセットして.cumsumで累積和を求めます。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """time  type  order
1     buy    100
2     sell     200
3     sell     500
4     buy    300"""

df = pd.read_csv(StringIO(s), delimiter='\s+', skipinitialspace=True)

df.loc[df['type'] == 'buy','position'] =  df.loc[df['type'] == 'buy','order']
df.loc[df['type'] == 'sell','position'] =-df.loc[df['type'] == 'sell','order']
df['position'] = df['position'].cumsum().astype(int)

print(df)
"""
   time  type  order  position
0     1   buy    100       100
1     2  sell    200      -100
2     3  sell    500      -600
3     4   buy    300      -300
"""

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+1

Series.where() または Series.mask() と Series.cumsum() を組み合わせるのが簡単かなと思います。

import pandas as pd
from io import StringIO

data = """
time,type,order
1,buy,100
2,sell,200
3,sell,500
4,buy,300
"""

df = pd.read_csv(StringIO(data))

df['position'] = df['order'].where(df['type']=='buy',-df['order']).cumsum()
#   time  type  order  position
#0     1   buy    100       100
#1     2  sell    200      -100
#2     3  sell    500      -600
#3     4   buy    300      -300

DataFrame.apply() と Series.cumsum() でもこんな感じでできますね。

df['position'] = df.apply(lambda row:row['order'] if row['type']=='buy' else -row['order'],axis=1).cumsum()

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