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python pandas遍历每行并累加进行条件过滤方式

  • Post category:Python

当使用Python pandas处理数据时，有时需要遍历每一行，并根据条件过滤来对每行进行累加操作。本文将介绍几种方法来实现这种遍历并进行条件累加的操作。

方法一：使用for循环迭代每个DataFrame行

在这种方法中，我们可以通过使用for循环迭代DataFrame的每一行，然后检查条件并执行累加操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 累加符合条件的行的值
sum = 0
for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] > 1:
        sum += row['B']

# 输出累加结果
print(sum)

在上面代码中，我们首先使用pandas创建了一个示例DataFrame。接下来，在for循环中迭代每一行，并检查条件，如果满足条件，则将符合条件的行的特定列进行累加操作。

方法二：使用apply函数

Pandas的apply功能可以将函数应用于每一行、列或一组列。因此，我们可以在每一行上调用一个函数，这个函数检查条件并执行累加操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定义函数来进行累加
def add_if_condition(row):
    if row['A'] > 1:
        return row['B']
    else:
        return 0

# 使用apply函数对每一行进行累加
sum = df.apply(add_if_condition, axis=1).sum()

# 输出累加结果
print(sum)

在上面的示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame。接下来，我们定义一个函数，该函数对每一行进行操作并返回一个值。这个值要么是特定列的值（就像我们这里的B列），要么是0。然后，我们使用apply函数在每个行上调用该函数，产生一个包含每一行的返回值的Series。最后，我们将产生的Series中的所有值进行求和，以得到累加结果。

以上两种方法都可以非常有效地遍历每行，并根据条件执行累加操作，具体实现应该根据实际情况进行选择。

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