根据满足所有行的条件增加几行的值

Question

我有一个包含三列的 pandas 数据框，并且希望将每行的浮点数乘以/增加相同的数量，直到所有三个单元格（一行）的总和满足标准（值等于或大于 0.9）

df = pd.DataFrame({'A':[0.03, 0.0, 0.4],
               'B': [0.1234, 0.4, 0.333],
               'C': [0.5, 0.4, 0.0333]})

结果： 每行中的不同单元格相乘，使得每行的所有三个单元格的总和为 0.9（每行的总和并不完全是 0.9，因为我试图通过简单的乘法来接近，因此实际结果将达到 0.9） .重要的是，为 0 的单元格将保持为 0。

print (df)
A         B         C
0  0.0414  0.170292  0.690000
1  0.0000  0.452000  0.452000
2  0.4720  0.392940  0.039294

Answer 1

您想沿行应用缩放函数：

def scale(xs, target=0.9):
    """Scale the features such that their sum equals the target."""
    xs_sum = xs.sum()
    if xs_sum < target:
        return xs * (target / xs_sum)
    else:
        return xs

df.apply(scale), axis=1)

例如：

df = pd.DataFrame({'A':[0.03, 0.0, 0.4],
                   'B': [0.1234, 0.4, 0.333],
                   'C': [0.5, 0.4, 0.0333]})
df.apply(scale, axis=1)

应该给：

          A         B         C
0  0.041322  0.169972  0.688705
1  0.000000  0.450000  0.450000
2  0.469790  0.391100  0.039110

该数据框的行总和为 0.9：

df.apply(scale), axis=1).sum(axis=1)

0    0.9
1    0.9
2    0.9
dtype: float64

Answer 2

您可以对 axis=1 求和，然后用 0.9 减去，然后用 df.shape[1] 除以将其加回：

df.add((0.9-df.sum(axis=1))/df.shape[1],axis=0)

---

         A         B         C
0  0.112200  0.205600  0.582200
1  0.033333  0.433333  0.433333
2  0.444567  0.377567  0.077867