（物理的な在庫が0を下回ることはできません）

Question

？以下の表に

：

• 「在庫の変化」の欄には、毎日の販売/新株式購入を反映しています。
• データ入力/ヒューマンエラーがCUMSUMを適用すること-5物理的に不可能である負の在庫レベルを示すことを意味します。
• 「インベントリ」の欄に示すように、データ入力エラーが端（95対100）での問題であり続けます。これを達成するための

データフレーム

  change in inventory inventory cumsum 
2015-01-01     100  100  100 
2015-01-02     -20   80  80 
2015-01-03     -30   50  50 
2015-01-04     -40   10  10 
2015-01-05     -15   0  -5 
2015-01-06     100  100  95 

一つの方法は、それが厄介になると、おそらくこれを行うには、より効率的な方法があるが、ループを使用することです。ここ

は、データフレームを生成するためのコードである：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame.from_dict({'change in inventory': {'2015-01-01': 100, 
    '2015-01-02': -20, 
    '2015-01-03': -30, 
    '2015-01-04': -40, 
    '2015-01-05': -15, 
    '2015-01-06': 100}, 
'inventory': {'2015-01-01': 100, 
    '2015-01-02': 80, 
    '2015-01-03': 50, 
    '2015-01-04': 10, 
    '2015-01-05': 0, 
    '2015-01-06': 100}}) 

df['cumsum'] = df['change in inventory'].cumsum() 
df 

「インベントリ」の欄に示す値を生成するためのpython /パンダの最小値と累積和を適用する方法は？

Answer 1

あなたは、残念ながら、ループを使用することができます

lastvalue = 0 
newcum = [] 
for row in df['change in inventory']: 
    thisvalue = row + lastvalue 
    if thisvalue < 0: 
     thisvalue = 0 
    newcum.append(thisvalue) 
    lastvalue = thisvalue 

print pd.Series(newcum, index=df.index) 
2015-01-01 100 
2015-01-02  80 
2015-01-03  50 
2015-01-04  10 
2015-01-05  0 
2015-01-06 100 
dtype: int64 

Answer 2

非常に醜いソリューション

start = df.index[0] 
df['cumsum'] = [max(df['change in inventory'].loc[start:end].sum(), 0) 
    for end in df.index] 

Answer 3

データによっては、同じ符号、例えばとはるかに効率的なブロックをループすることができます。大きな実行サブブロックはすべて正または負である。負の値を実行した後は、正の値に戻すように注意する必要があります。ベクター上合計分として最小制限値と

：CSUMで

import numpy as np 
i_sign = np.append(np.where(np.diff(np.sign(vector)) > 0)[0],[len(vector)]) 
i0 = 1 
csum = np.maximum(minS, vector[:1]) 
for i1 in i_sign: 
    tmp_csum = np.maximum(minS, csum[-1] + np.cumsum(vector[i0:i1+1])) 
    csum = np.append(csum, tmp_csum) 
    i0 = i1 

最終出力。