Question

如何在Python DF中使用递归和？

我希望最终得到帐户层次结构中所有子值的总和。为此，我有以下基本代码：

import numpy as np
import pandas as pd
#load csv into pandas data frame
df1 = pd.read_csv(r"accounts.csv")
xi = 0
xn = 10
#Append parent based on account
df1 = df1.assign(parent=df1['Account']\
           .str.split('.')\
           .apply(lambda x: '.'.join(x[:-1]) or 'null'))\
           .sort_values(['Account'], ascending=[True])
df1[xi:xn]

这将产生以下DF：

    Account Rubriek         debet   credit  parent
0   0       Vaste activa    NaN     NaN     null
1   0.0     Materiele...    NaN     NaN     0
2   0.0.0   Terreinen       50000.0 NaN     0.0
3   0.0.1   Gebouwen        150000.0NaN     0.0
4   0.0.2   Verbouwi..      20000.0 NaN     0.0
5   0.0.3   Machines        NaN     NaN     0.0
6   0.0.4   Gereedschappen  NaN     NaN     0.0
7   0.0.5   Inventaris      NaN     NaN     0.0
8   0.0.6   Wagenpark       NaN     NaN     0.0
9   0.1     Cummulitieve    NaN     NaN     0

我想要一个带有debet_sum的额外列，该列显示所有子节点的值。因此，节点0.0 debet_sum = 220.000，节点0 debet_sum = 220.000。最终我想在信誉方面也做同样的事情。

我尝试了以下操作，但似乎不起作用

def debetsum (x):
    if df1.parent == 'null':
        df1.assign(Debet_sum=debit_sum)
    else:
        df1.assign(debet_sum=debit + debit_sum)

Python递归和层次结构

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