множественная кумулятивная сумма на основе сгруппированных столбцов

У меня есть набор данных, в котором я хотел бы суммировать два столбца, а затем выполнить вычитание, отображая кумулятивную сумму

Данные

id   date   t1  t2  total   start   cur_t1  cur_t2  final_o finaldb de_t1   de_t2
a    q122   4   1   5       50      25      20      55      21      1       1
a    q222   1   1   2       50      25      20      57      22      0       0
a    q322   0   0   0       50      25      20      57      22      5       5
b    q122   5   5   10      100     30      40      110     27      4       4
b    q222   2   2   4       100     30      70      114     29      5       1
b    q322   3   4   7       100     30      70      121     33      0       1

Желаемый

id date t1  t2  total   start   cur_t1  cur_t2  final_o finaldb de_t1   de_t2   finalt1
a  q122 4   1   5       50      25      20      55      21      1       1       28
a  q222 1   1   2       50      25      20      57      22      0       0       29
a  q322 0   0   0       50      25      20      57      22      5       5       24
b  q122 5   5   10      100     30      40      110     27      4       4       31
b  q222 2   2   4       100     30      70      114     29      5       1       28
b  q322 3   4   7       100     30      70      121     33      0       1       31

Логика

Create 'finalt1' column by summing 't1' and 'cur_t1' 
initially and then subtracting 'de_t1' cumulatively and grouping by 'id' and 'date'

Выполнение

df['finalt1'] = df['cur_t1'].add(df.groupby('id')['t1'].cumsum())

Я все еще изучаю, как кумулятивно вычитать столбец 'de_t1'. Любое предложение приветствуется