如何遍历 pandas 中的行并与数据框的其余部分进行比较

Question

我有一个如下所示的数据框，其中包含航班搜索结果的数据

search_id  total_fare  changes_airport
abc        101         False
abc        121         True
abc        105         True
abd        120         True

现在我想添加一个名为“alternatives”的列，如果有另一行，则每行返回 True：

• 相同的search_id

• total_fare 相差不到 10

• changes_airport == False

我正在尝试类似：

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[row,'alternatives']=bool(dfs[(df.changes_airport==False)&_
    (df.search_id==row['search_id'])&_
    (df.total_fare<row['total_fare']+10)].shape[0])

我发现困难的是遍历行并同时分析数据帧的其余部分。

我想知道正确的语法，或许还有更有效的执行方式。

谢谢！

Answer 1

这是一种假设原始数据框名为 df 的解决方案：

import pandas as pd

# Group by id and find minimum value
df1 = df.groupby('search_id').min()

# Keep only id with changes_airport == False
df1 = df1[df1['changes_airport'] == False].reset_index()

# Merge the two data frames - creates additional columns in df2
df2 = pd.merge(df, df1, how='outer', on=['search_id'])

# Fill the new column based on the difference between current cell total_fare 
# and the minimum fare for the respective search_id
df2['alternatives'] = (df2['total_fare_x'] - df2['total_fare_y']) < 10

# Drop auxiliary columns
del df2['changes_airport_y'], df2['total_fare_y']

print(df2)

   changes_airport_x search_id  total_fare_x  alternatives
0              False       abc           101          True
1               True       abc           121         False
2               True       abc           105          True
3               True       abd           120         False