Создание вычисляемой строки на основе нескольких условий в фрейме данных с помощью Python

Вы можете попробовать это. Я предположил, что у вас может быть больше столбцов, кроме Total, поэтому в этом случае мы можем использовать ~ с pd.DataFrame.isin для ссылки на все другие столбцы, кроме Total:

(df.set_index('Name')
 .pivot(columns='Source')
 .stack(level=0)
 .assign(other = lambda d: d['Total'] - (d.loc[:, ~ d.columns.isin(['Total'])].sum(axis=1)))
 .stack()
 .reset_index()
 .pivot(index=['Name', 'Source'], columns='level_1')[0])


level_1          Lead  Sale
Name   Source              
Prop_A Source_1   100     3
       Source_2    50     5
       Source_3    20     0
       Total      300    11
       other      130     3
Prop_B Source_1   200    10
       Source_2   300     6
       Source_3    20     0
       Total      700    23
       other      180     7

Вы можете использовать:

cols = ['Name', 'Lead', 'Sale']
m = df['Source'] == 'Total'

other = (df.loc[m, cols].set_index('Name')
           .sub(df.loc[~m, cols].groupby('Name').sum())
           .assign(Source='Other').reset_index())

result = pd.concat([df, other]).sort_values(['Name', 'Source'], ignore_index=True)
print(result)

# Output
     Name    Source  Lead  Sale
0  Prop_A     Other   130     3
1  Prop_A  Source_1   100     3
2  Prop_A  Source_2    50     5
3  Prop_A  Source_3    20     0
4  Prop_A     Total   300    11
5  Prop_B     Other   180     7
6  Prop_B  Source_1   200    10
7  Prop_B  Source_2   300     6
8  Prop_B  Source_3    20     0
9  Prop_B     Total   700    23

С пользовательской функцией apply и pd.concat (для упорядочения записей для каждой группы):

def f(x):
    m = x['Source'].eq('Total')  # mask denoting Total record
    t = x.loc[m, ['Lead', 'Sale']]  # 'Total' values
    return pd.concat([x[~m], t.sub(x.loc[~m, ['Lead', 'Sale']].sum())
                     .assign(Source='Other', Name=x.Name), x[m]])

df = df.groupby('Name', as_index=False).apply(f).reset_index(drop=True)

     Name    Source  Lead  Sale
0  Prop_A  Source_1   100     3
1  Prop_A  Source_2    50     5
2  Prop_A  Source_3    20     0
3  Prop_A     Other   130     3
4  Prop_A     Total   300    11
5  Prop_B  Source_1   200    10
6  Prop_B  Source_2   300     6
7  Prop_B  Source_3    20     0
8  Prop_B     Other   180     7
9  Prop_B     Total   700    23