我有pandas DataFrame,我想使用df中的元素进行一些计算,然后将计算出的数字附加到同一df中的单独列中。
这是我现在的代码。
def percentfunction(df):
for i in range(100):
if df['month_number'][i] == 10:
df = df['percent_october'][i].add([df['cellsum'][i]/octobersum])
elif df['month_number'][i] == 11:
df = df['percent_november'][i].add([df['cellsum'][i]/novembersum])
elif df['month_number'][i] == 12:
df = df['percent_december'][i].add([df['cellsum'][i]/decembersum])
AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'add'
我已尝试过此代码的各种实现,但我总是收到错误消息。要么它到达最后一个元素然后写入仅包含计算的最后一个数字的列,要么在行中添加不应该添加任何内容的行。
批评欢迎!
编辑:试图编辑代码。
def percentfunction(df):
for i in range(100):
if df['month_number'][i] == 10:
df['percent_october'][i] = df['cellsum'][i]/octobersum
elif df['month_number'][i] == 11:
df['percent_november'][i] = df['cellsum'][i]/novembersum
elif df['month_number'][i] == 12:
df['percent_december'][i] = df['cellsum'][i]/decembersum
我至少要运行这个,但这会填充不应该在行中的值......
EDIT2:以下是我的数据框样本
>>> df.head()
Index month_number month_text \
0 Name1 10 October
1 Name1 11 November
2 Name1 12 December
3 Name2 10 October
4 Name2 11 November
2000 Unnamed: 4 2001 Unnamed: 6 2002 Unnamed: 8 2003 ... \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
3 NaN NaN NaN NaN 2898.68 3120 NaN ...
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
Unnamed: 28 2013 Unnamed: 30 2014 Unnamed: 32 2015 Unnamed: 34 2016 \
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN 1.26 127 NaN NaN NaN
Unnamed: 36 cellsum
0 NaN 3899
1 NaN 7922
2 NaN 2181
3 NaN 3121
4 NaN 127
这是我的DataFrame,'cellsum'是该行中所有“未命名”单元格的总和。我通过对所有数据进行求和来计算总月份总和,例如DataFrame中的十月单元格(octobersum)。然后,我想添加一个新列,其中包含的是cellum的百分比。我希望你能够明白。
答案 0 :(得分:2)
你应该避免使用pandas循环。你需要这样的东西,然后你可以操作你想要的任何格式:
df["percent_month"] = df.groupby("month_number").apply(lambda x: x/x.sum())
答案 1 :(得分:1)
一个简单的修复就是使用df.ix[]
df.ix[i,'percent_october'] = df.ix[i,'cellsum']/octobersum
如果您向我们展示df的样子,我们可能会为您提供更智能的解决方案,而不是循环使用不推荐的数据框