python - 删除负数和相应的正数

问题描述

我有付款表，并且可能会错误地提交付款，因此出于分析目的，我需要删除否定金额和实际付款（它是在否定金额之前提交的付款）。但是，负金额不一定会转为正金额。

用例 1：原始表：

预期结果：

但是，当几次付款错误完成时，我也有如下情况：用例 2：原始表。虽然，我几乎准备放弃这些用例。

预期结果：

我试图在 SQL 级别解决它，但这似乎是 SQL 的一项艰巨任务。我尝试过的所有 SQL 解决方案，取金额的模数，然后对 accountid 和 abs 值进行几组，我觉得这是正确的方向，但是，也许在 Python 世界中有更好的方法来做到这一点。


import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'id': ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'],
    'accountid': ['1','1','1','1','1','2','2','2','2','2'],
    'amount': [5,5,5,5,-5,5,5,5,-15,5]
}
df = pd.DataFrame(data)

标签： pythonpandas


import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'id': ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'],
    'accountid': ['1','1','1','1','1','2','2','2','2','2'],
    'amount': [5,5,5,5,-5,5,5,5,-15,5]
}
df = pd.DataFrame(data)

def clean_df(df):
    df = df.copy()
    result = []
    g = df.groupby("accountid")
    
    for _, group in g:
        to_reduce = group[group.amount < 0].amount.abs().sum()
        to_drop = []
        group = group[group.amount > 0]
        for index, row in group[::-1].iterrows():
            if to_reduce > 0:
                if row.amount > to_reduce:
                    # update row in gorup
                    row.amount -= to_reduce
                    group.loc[group.index == index, "amount"] = row.amount
                    to_reduce = 0
                else:
                    to_reduce -= row.amount
                    to_drop.append(index)
            if to_reduce == 0:
                group = group.drop(to_drop)
                result.append(group)
                break
    return pd.concat(result)

clean_df(df)

# output
    id  accountid   amount
0   1   1   5
1   2   1   5
2   3   1   5
5   6   2   5

只有 accountid == 2 的情况：

    id  accountid   amount
0   1   2   5
1   2   2   5
2   3   2   5
3   4   2   -15
4   5   2   5


clean_df(df)

# oudput

id  accountid   amount
0   1   2   5

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