我想创建循环遍历特定列的行的新数据框列答案

【问题标题】：I want to create new dataframe columns looping over rows of a specific column我想创建循环遍历特定列的行的新数据框列
【发布时间】：2019-01-21 11:36:07
【问题描述】：

我正在尝试在 Python 中创建一个 Gale-Shapley 算法，以提供医生和医院的稳定匹配。为此，我给每个医生和每个医院一个随机的偏好，用一个数字表示。

由偏好组成的数据框

之后，我创建了一个函数，该函数为每个医院的一位特定医生（由 ID 表示）评分，然后对该评分进行排名，创建两个新列。在对匹配进行评分时，我采用了偏好之间差异的绝对值，其中绝对值越低越好。这是第一个医生的公式：

  doctors_sorted_by_preference['Rating of Hospital by Doctor 1']=abs(doctors_sorted_by_preference['Preference Doctor'].iloc[0]-doctors_sorted_by_preference['Preference Hospital'])
    doctors_sorted_by_preference['Rank of Hospital by Doctor 1']=doctors_sorted_by_preference["Rating of Hospital by Doctor 1"].rank()

这导致下表：由偏好和评分+医生排名组成的数据框

因此，与排名所代表的所有其他医院相比，医生 1 更喜欢第一家医院。

现在我想通过创建一个循环（为每个医生创建两个新列并将它们添加到我的数据框中）为每个不同的医生重复此功能，但我不知道该怎么做。我可以为所有 10 位不同的医生输入相同的功能，但如果我增加数据集以包括 1000 位医生和医院，这将变得不可能，必须有更好的方法...... 这与医生 2 的功能相同：

doctors_sorted_by_preference['Rating of Hospital by Doctor 2']=abs(doctors_sorted_by_preference['Preference Doctor'].iloc[1]-doctors_sorted_by_preference['Preference Hospital'])
    doctors_sorted_by_preference['Rank of Hospital by Doctor 2']=doctors_sorted_by_preference["Rating of Hospital by Doctor 2"].rank()

提前谢谢你！

【问题讨论】：

您应该将数据框插入为文本而不是图像，以便有人可以复制数据以进行处理。 print(doctors_sorted_by_preference) 的结果应该足够了。

标签： python pandas function loops dataframe

【解决方案1】：

您还可以将值附加到列表中，然后将其写入数据框。如果你有一个大数据集，追加到列表中会更快。

为了方便查看，我将数据框命名为df：

for i in range(len(df['Preference Doctor'])):
    list1= []
    for j in df['Preference Hospital']:
         list1.append(abs(df['Preference Doctor'].iloc[i]-j))
    df['Rating of Hospital by Doctor_' +str(i+1)] = pd.DataFrame(list1)
    df['Rank of Hospital by Doctor_' +str(i+1)] = df['Rating of Hospital by Doctor_' 
                                                         +str(i+1)].rank()

【讨论】：