データフレーム内の数値を、if文で複数分岐してセルの合計値を出したい

Question

実現したいこと

データフレーム内の条件で指定した２つのセルの合計値を出したいです。

以下に記載しております、表①から表②のように、「計算結果」を、データフレーム内で計算をしたいです。

表①

A	B	C
1	1	0
2	3	0
3	6	7
4	10	0
5	15	0
6	21	0
7	28	0
8	36	0
9	45	55
10	55	0
11	66	0
12	78	0

⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓

表②

A	B	C	計算結果
1	1	0	1
2	3	0	3
3	6	7	7
4	10	0	11
5	15	0	16
6	21	0	22
7	28	0	29
8	36	0	37
9	45	55	55
10	55	0	65
11	66	0	76
12	78	0	88

エクセルの計算式で書くとすると、「=if(C3>0,C3,D2+A3)」という感じになると思います。

なぜこれを実現しないといけないのか

現在売上高を集計し、Matplotlibで描画をすることを想定した、
以下の条件のあるデータフレームを作成しているためです。

date	当日売上	仮売上高合計	確定売上高合計	暫定売上高合計(集計部分)
2022/7/1	100	100	0	100
2022/7/2	100	200	0	200
2022/7/3	200	400	600	600
2022/7/4	200	600	0	800
2022/7/5	0	600	0	800
2022/7/6	300	900	0	1100
2022/7/7	100	1000	1000	1000
2022/7/8	300	1000	0	1300

列「当日売上」というのは、各担当から申告があった数値毎日反映し、
列「仮売上高合計」はその当日売上をcumsumで集計しています。
確定売上高合計は、ランダムな日にちで、確定した売上高合計の情報が入手でき、
それまでの集計を無視して、「確定売上高合計」と「暫定売上高合計(集計部分)」に正しい数値が入ります。

エクセルで集計すればいいじゃんと思われる方もいらっしゃると思うのですが、
なんとかpythonでコード化したいと考えています。

検討したこと、試したこと

以下エラーコードの部分にて、lamda関数で組んでみたのですが、
lamadaで計算をする前に列が存在しないため、そもそも集計できないといったエラーになってしまいます。
最初から空の列を追加しておいても、参照するのは空の値になるので、問題解決にはなりませんでした。。。

以下にテーブルデータを添付しますので、ご利用ください。

import pandas as pd
import io

csv_data = '''
A,B,C
1,1,0
2,3,0
3,6,7
4,10,0
5,15,0
6,21,0
7,28,0
8,36,0
9,45,55
10,55,0

'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

Error内容

df['計算結果'] = df.apply(lambda x: x['C']
                      if x['C'] != 0
                      else (x['A'] + x['計算結果'].shift(fill_value=0)) ,
                      axis=1)

(df)

KeyError: '計算結果'

お忙しいところ恐れ入りますが、ご知見のある方、ご協力いただければ幸いです。

以上、よろしくお願いします。

Answer 1

import pandas as pd
import io

csv_data = '''
A,B,C
1,1,0
2,3,0
3,6,7
4,10,0
5,15,0
6,21,0
7,28,0
8,36,0
9,45,55
10,55,0
11,66,0
12,78,0
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

df['計算結果'] = df.groupby(df['C'].gt(0).cumsum(), group_keys=False)\
                  .apply(lambda x: x['B'] +
                            (x.iloc[0]['C']-x.iloc[0]['B']*(x.iloc[0]['C']>0)))

print(df)

A	B	C	計算結果
1	1	0	1
2	3	0	3
3	6	7	7
4	10	0	11
5	15	0	16
6	21	0	22
7	28	0	29
8	36	0	37
9	45	55	55
10	55	0	65
11	66	0	76
12	78	0	88

Comments

[karakarakarappo]

ご協力頂きありがとうございました。
記載頂いたコードを改良したところ、自身で組んでいるコードでも同様の結果を得ることができました。

.gt(0)というものがありことを知ることができ、.ne(0)で処理をすることで対処できました。
引き続き何あれば、ご協力いただければ幸いです。

ありがとうございました。