在熊猫中迭代特定列直到某个值答案

【问题标题】：iterate over specific column up to a certain value in pandas在熊猫中迭代特定列直到某个值
【发布时间】：2021-10-17 11:42:43
【问题描述】：

A = pd.DataFrame({"type":['a','b','c', 'd','e'], "cost basis":[50, 40, 30, 20, 10], "value":[5, 25, 40, 10, 20]})

我希望将“值”列迭代到某个值或按降序求和。假设是 50，而如果下一个数字超过该值，则迭代将停在那里。

【问题讨论】：

给定数据框的预期输出是什么？
对于这个例子，我们只说 50。因此，按降序迭代 value 列直到 50，然后数据帧中达到该值的每一行都将被添加到一个新的数据帧中。这是针对我正在从事的一个会计项目的，因此我正在过滤数据集以出售特定的税收批次。

标签： python pandas dataframe sum iteration

【解决方案1】：

不确定你想要什么，但如果我理解正确的话：

通过cumsum()尝试：

out=A.loc[A['value'].cumsum().le(50)]

或

如果要按降序排列，请使用sort_values()+cumsum():

out=A.loc[A.sort_values('value',ascending=False,ignore_index=True)['value'].cumsum().le(50)]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用两个函数来实现这一点：cumsum 和 argmax

import numpy as np
import pandas as pd
A = pd.DataFrame({"type":['a','b','c', 'd','e'], "cost basis":[50, 40, 30, 20, 10], "value":[5, 25, 40, 10, 20]})

# Cummulated sum of array A
acumsum = np.cumsum(A.value.values)

# Determine the first index where the value is greater than 50:
idx = np.argmax(acumsum > 50)

print(idx)

【讨论】：