{Python} - [Pandas] - 如何按条件对列求和小于列名答案

【问题标题】：{Python} - [Pandas] - How sum columns by condition less than in columns name{Python} - [Pandas] - 如何按条件对列求和小于列名
【发布时间】：2019-12-19 15:11:15
【问题描述】：

首先解释数据框，列'0-156'，'156-234'，'234-546' ....'> 76830'是每个距离范围的百分比分布，以米为单位，总计100%。 “单元格名称”列是指其他列的数据元素，“距离”列是触发所需总和的列。

我需要对小于“距离”值（米) 列。

下面是用于测试的创建代码。

import pandas as pd 

# initialize list of lists 
data = [['Test1',0.36516562,19.065996,49.15094,24.344206,0.49186087,1.24217,5.2812457,0.05841639,0,0,0,0,158.4122868],
['Test2',0.20406325,10.664485,48.70978,14.885571,0.46103176,8.75815,14.200708,2.1162114,0,0,0,0,192.553074],
['Test3',0.13483211,0.6521175,6.124511,41.61725,45.0036,5.405257,1.0494527,0.012979688,0,0,0,0,1759.480042]
]  

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Cell Name','0-156','156-234','234-546','546-1014','1014-1950','1950-3510','3510-6630','6630-14430','14430-30030','30030-53430','53430-76830','>76830','Distance'])

应该做的例子：因此，“距离”列的值 = 158.412286772863 必须将以下列的值

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

据我了解，您希望将一行中的所有百分比值相加，其中列描述的较低值（如果是“0-156”，则为 0，如果是“156-” 234' 它将是 156，依此类推...）小于距离列中的值。首先，我建议您将类似字符串的列名转换为值，例如：

lowerlimit=df.columns[2]
>>'156-234'

然后只读取字符串直到'-'并使其成为一个数字

int(lowerlimit[:lowerlimit.find('-')])
>> 156

您可以循环遍历所有列并为下限创建一个新行。

为了更简单一点，我为您的示例省略了第一列，并添加了另一列具有每列下限的第一行，您可以按上述方式生成。然后这段代码就可以工作了：

data = [[0,156,234,546,1014,1950,3510,6630,11430,30030,53430,76830,1e-23],[0.36516562,19.065996,49.15094,24.344206,0.49186087,1.24217,5.2812457,0.05841639,0,0,0,0,158.4122868],
[0.20406325,10.664485,48.70978,14.885571,0.46103176,8.75815,14.200708,2.1162114,0,0,0,0,192.553074],
[0.13483211,0.6521175,6.124511,41.61725,45.0036,5.405257,1.0494527,0.012979688,0,0,0,0,1759.480042]
]  

# Create the pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['0-156','156-234','234-546','546-1014','1014-1950','1950-3510','3510-6630','6630-14430','14430-30030','30030-53430','53430-76830','76830-','Distance'])
df['lastindex']=None
df['sum']=None

在创建基本数据框后，我添加了两列“lastindex”和“sum”。

然后我正在搜索每一行中的最后一个索引，即其下限低于该行中给定的距离 (df.iloc[x,-3]);之后我总结了该行中的各个列。

for i in np.arange(1,len(df)):
    df.at[i,'lastindex']=np.where(df.iloc[0,:-3]<df.iloc[i,-3])[0][-1]
    df.at[i,'sum']=sum(df.iloc[i][0:df.at[i,'lastindex']+1])

我希望，这会有所帮助。最好的，lepakk

【讨论】：