如何在Pandas中按指定范围累加时保留Quantity列初始值？

原始DataFrame：

Part   Quantity   Inventory
AAA    -1         8
AAA    -1         NaN 
AAA    -5         NaN 
AAA    10         NaN 
AAA    -3         NaN 
BBB    5          8 
BBB    -3         NaN 
BBB    -3         NaN 
BBB    5          NaN 
BBB    -3         NaN

原代码通过修改Quantity列实现Inventory的累加计算，导致每个分组的首个Quantity值被替换为Inventory初始值，丢失了原始数据。要解决这个问题，核心是避免修改原始Quantity列，改用临时列承载计算逻辑：

修改后的代码 #

# 创建临时列用于计算，保留原始Quantity数据不变
df['_temp_quantity'] = df['Quantity']
# 仅在临时列中替换Inventory非空行的值为对应Inventory初始值
df.loc[~df['Inventory'].isna(), '_temp_quantity'] = df['Inventory']
# 按Inventory非空行的累计出现次数划分计算分组
mask = ~df['Inventory'].isna()
group = mask.cumsum()
# 基于临时列的分组累加结果更新Inventory列
df['Inventory'] = df.groupby(group)['_temp_quantity'].cumsum()
# 清理临时计算列
df.drop('_temp_quantity', axis=1, inplace=True)

运行后结果：

Part   Quantity   Inventory
AAA    -1         8
AAA    -1         7 
AAA    -5         2
AAA    10         12
AAA    -3         9
BBB    5          8 
BBB    -3         5
BBB    -3         2
BBB    5          7
BBB    -3         4

逻辑说明 #

• 新增临时列_temp_quantity完全复制原始Quantity数据，所有计算操作仅在临时列上执行，确保原始数据不受影响
• 仅将临时列中Inventory非空行的值替换为对应Inventory值，作为该分组累加的起始点
• 按Inventory非空行的累计计数分组，对每个分组的临时列做累加计算，结果直接赋值给Inventory列
• 计算完成后删除临时列，得到保留原始Quantity的最终结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prmake