熊猫中的for循环搜索数据框并更新列表卡住答案

【问题标题】：for loop in pandas to search dataframe and update list stuck熊猫中的for循环搜索数据框并更新列表卡住
【发布时间】：2018-05-31 00:49:03
【问题描述】：

我想在我的数据框列“which_AOI”（范围从 0 -9）中计算感兴趣的区域。我想有一个新列，其结果取决于变量“标记”（范围从 0 - x）添加到数据框中，它告诉我何时完成一张“图片”并且下一张开始（一个标记可以继续可变长度的行）。到目前为止，这是我的代码，但它似乎被卡住并在没有输出的情况下继续运行。我尝试从头开始重建它，但是一旦我到达'if df.marker == num'，它就不会停止。我错过了什么？（下面的示例数据框）

## AOI count of spec. type function (in progress):
import numpy as np
import pandas as pd

path_i = "/Users/Desktop/Pilot/results/gazedata_filename.csv"
df = pd.read_csv(path_i, sep =",")

#create a new dataframe for AOIs:

d = {'marker': []}
df_aoi = pd.DataFrame(data=d)

### Creating an Aoi list
item = df.which_AOI
aoi = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]  #list for search
aoi_array = [0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] #list for filling
num = 0 

for i in range (0, len (df.marker)): #loop through the dataframe
    if df.marker == num:  ## if marker = num its one picture 
       for index, item in enumerate(aoi): #look for item (being a number in which_AOI) in aoi list
           if (item == aoi[index]):
                aoi_array[index] += 1
        print (aoi)
        print (aoi_array)
        se = pd.Series(aoi_array) # make list into a series to attach to dataframe
        df_aoi['new_col'] = se.values #add list to dataframe 
        aoi_array.clear()  #clears list before next picture
    else:
        num +=1 



index       pos_time        pos_x      pos_y       pup_time   pup_diameter   marker  which_AOI  fixation  Picname   shock
1   16300   168.608779907227    -136.360855102539   16300   2.935715675354      0     7             18      5    save
2   16318   144.97673034668 -157.495513916016   16318   3.08838820457459        0       8           33      5   save
3   16351   152.92560577392598  -156.64172363281298 16351   3.0895299911499     0      7             17     5   save
4   16368   152.132453918457    -157.989685058594   16368   3.111008644104      0     7              18     5   save
5   16386   151.59835815429702  -157.55587768554702 16386   3.09514689445496    0      7              18    5   save
6   16404   150.88092803955098  -152.69479370117202 16404   3.10009074211121    1      7              37    5   save
7   16441   152.76554107666 -142.06188964843798 16441   3.0821495056152304     1       7              33    5   save

【问题讨论】：

您是否尝试仅根据另一列的值添加一列？通常不需要为此循环遍历您的数据框。您能否附上您的 .csv 文件示例？
@jjj 不是真的，我尽可能附上我的数据框样本（医学研究的数据部分）。我需要标记来告诉我我正在看哪张图片（图片 0 或 1 或 2），并且对于每张图片我想分别计算事件的数量（例如，“8”出现 1 次，“7”在图片中出现 4 次图 1) 中的 0 和 2 x。我想将这些计数列表附加到新的结果数据框以供以后分析。我对此很陌生，所以如果有更简单的方法，我将不胜感激。

标签： list pandas for-loop marker

【解决方案1】：

根据您的问题，不是 100% 清楚，但听起来您想计算每个标记中每个 which_AOI 值的行数。

您可以使用groupby 完成此操作

df_aoi = df.groupby(['marker','which_AOI']).size().unstack('which_AOI',fill_value=0)

在：

   pos_time       pos_x       pos_y  pup_time  pup_diameter  marker  \
0     16300  168.608780 -136.360855     16300      2.935716       0   
1     16318  144.976730 -157.495514     16318      3.088388       0   
2     16351  152.925606 -156.641724     16351      3.089530       0   
3     16368  152.132454 -157.989685     16368      3.111009       0   
4     16386  151.598358 -157.555878     16386      3.095147       0   
5     16404  150.880928 -152.694794     16404      3.100091       1   
6     16441  152.765541 -142.061890     16441      3.082150       1   

   which_AOI  fixation  Picname shock  
0          7        18        5  save  
1          8        33        5  save  
2          7        17        5  save  
3          7        18        5  save  
4          7        18        5  save  
5          7        37        5  save  
6          7        33        5  save

输出：

which_AOI  7  8
marker         
0          4  1
1          2  0

【讨论】：

谢谢您，该解决方案运行良好。我不知道你可以这样使用 groupby。