for循环的条件

Question

在python中使用pandas数据框：

我试图从数据框中获取以下数据，但无法修复我的循环以获得正确的结果。

数据集的一小部分样本：

BERTH     FROM_BERTH       BI
29          H2             0
29          09             0
29          J5             0
C5          NaN            1
J4          NaN            1
J2          NaN            1

这是数据集的一部分（我需要使用的相关列），这就是我希望输出看起来像：

29, H2, 09, J5, C5, J4, J2

即：如果BI为0，我希望BERTH的值，然后FROM_BERTH的值直到BI变为1，然后返回给我BERTH（直到BI再次变为1，依此类推）。

以下是我尝试过的代码及其结果：

test_berth2 = []

for i in range(0,6):
    if df3_test.loc[i,'BI'] == 0 & df3_test.iloc[i,21] != df3.iloc[i-1,21]:
        test_berth2.append(df3_test.loc[i,'BERTH'])
        test_berth2.append(df3_test.loc[i,'FROM_BERTH'])
    elif df3_test.loc[i,'BI'] == 0 & df3_test.iloc[i,21] == df3.iloc[i+1,21]:         
        test_berth2.append(df3_test.loc[i,'FROM_BERTH'])

    else :
        test_berth2.append(df3_test.loc[i,'BERTH'])

test_berth2

结果：

['29', 'H2', '29', '09', '29', 'J5', 'C5', 'J4', 'J2']

循环2：

for i in range(0,6):
    if df3_test.iloc[i,21] == 0:
        print (df3_test.loc[i,'BERTH'])
        while df3_test.iloc[i,21] == 0:
            print (df3_test.loc[i,'FROM_BERTH'])
            i = i+1
    else:
        print (df3_test.loc[i,'BERTH'],'1')

结果：

29, H2, 09, J5, 29, 09, J5, 29, J5, C5 1, J4 1, J2 1

PS：第21栏的iloc是＆＃39; BI＆＃39;顺便说一句

Answer 1

我认为，你这样做的一种方法是使用Pandas groupby：

df.groupby(df.BI.cumsum())\
  .apply(lambda x: [x['BERTH'].iloc[0]]+x['FROM_BERTH'].dropna().tolist())\
  .sum()

输出：

['29', 'H2', '09', 'J5', 'C5', 'J4', 'J2']

注意：cumsum就是诀窍。它将允许在BI中创建基于零的组，并为BI创建一组1个等于非零的记录。然后，我们从BERTH获得第一个值，并从该组中获取所有FROM_BERTH值。

在评论中编辑问题：

df.groupby(df.BI.cumsum())\
  .apply(lambda x: x['FROM_BERTH'].dropna().tolist()+[x['BERTH'].iloc[0]])\
  .sum()

输出：

['H2', '09', 'J5', '29', 'C5', 'J4', 'J2']