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迭代 df 行并分別對兩列求和，直到其中一列滿足條件

Python

慕尼黑5688855 2023-11-09 21:40:51

我肯定仍在學習 python，并嘗試了無數的方法，但無法弄清楚這一點。我有一個包含 2 列的數據框，將它們稱為 A 和 B。我需要返回一個 df，它將獨立地對這兩列中每一列的行值求和，直到 A 的閾值總和超過某個值，在本例中假設為 10。到目前為止，我正在嘗試使用 iterrows() 并可以根據 A >= 10 獲取分段，但在滿足閾值之前似乎無法解決行求和。即使最終 A 值不滿足條件閾值，所得 df 也必須是詳盡的 - 請參閱所需輸出的最后一行。 df1 = pd.DataFrame(data = [[20,16],[10,5],[3,2],[1,1],[12,10],[9,7],[6,6],[5,2]],columns=['A','B']) df1 A B 0 20 16 1 10 5 2 3 2 3 1 1 4 12 10 5 9 7 6 6 6 7 5 2期望的結果： A B 0 20 16 1 10 5 2 16 13 3 15 13 4 5 2預先感謝您，花費了很多時間，非常感謝您的幫助！干杯

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ibeautiful

TA貢獻1993條經驗獲得超6個贊

我很少為 pandas 編寫長循環，但我沒有找到使用 pandas 方法來執行此操作的方法。試試這個可怕的循環:(:

我創建的變量t本質上是檢查累積和是否> n（我們將其設置為10）。然后，我們決定使用，即數據框中任何給定行的t累積值或值（并且與 B 列的相同值并行）。iju
有一些條件，所以有一些elif語句，并且按照我設置的方式，最后一行會有不同的行為，所以我必須對最后一行有一些單獨的邏輯 - 否則if最后一個值不會得到附：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(data = [[20,16],[10,5],[3,2],[1,1],[12,10],[9,7],[6,6],[5,2]],columns=['A','B'])

df1

a,b = [],[]

t,u,count = 0,0,0

n=10

for (i,j) in zip(df1['A'], df1['B']):

count+=1

if i < n and t >= n:

a.append(t)

b.append(u)

t = i

u = j

elif 0 < t < n:

t += i

u += j

elif i < n and t == 0:

t += i

u += j

else:

t = 0

u = 0

a.append(i)

b.append(j)

if count == len(df1['A']):

if t == i or t == 0:

a.append(i)

b.append(j)

elif t > 0 and t != i:

t += i

u += j

a.append(t)

b.append(u)

df2 = pd.DataFrame({'A' : a, 'B' : b})

df2

反對回復 2023-11-09

RISEBY

TA貢獻1856條經驗獲得超5個贊

這是一個更短的有效方法：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(data = [[20,16],[10,5],[3,2],[1,1],[12,10],[9,7],[6,6],[5,2]],columns=['A','B'])

df2 = pd.DataFrame()

index = 0

while index < df1.size/2:

if df1.iloc[index]['A'] >= 10:

a = df1.iloc[index]['A']

b = df1.iloc[index]['B']

temp_df = pd.DataFrame(data=[[a,b]], columns=['A','B'])

df2 = df2.append(temp_df, ignore_index=True)

index += 1

else:

a_sum = 0

b_sum = 0

while a_sum < 10 and index < df1.size/2:

a_sum += df1.iloc[index]['A']

b_sum += df1.iloc[index]['B']

index += 1

if a_sum >= 10:

temp_df = pd.DataFrame(data=[[a_sum,b_sum]], columns=['A','B'])

df2 = df2.append(temp_df, ignore_index=True)

else:

a = df1.iloc[index-1]['A']

b = df1.iloc[index-1]['B']

temp_df = pd.DataFrame(data=[[a,b]], columns=['A','B'])

df2 = df2.append(temp_df, ignore_index=True)

關鍵是跟蹤您在 DataFrame 中的位置并跟蹤總和。不要害怕使用變量。

在 Pandas 中，使用 iloc 按索引訪問每一行。通過檢查大小來確保不會超出 DataFrame 范圍。df.size 返回元素的數量，因此它將行乘以列。這就是為什么我將大小除以列數以獲得實際行數。

反對回復 2023-11-09

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