Question

我正在尝试遍历列表和数据框，如果列表中的id等于数据框中的id，则对数据框中的该行执行某些操作。

import pandas as pd
data = [['a1','Alex',10],['a1','Bob',12],['a1','Clarke',13],['a2','den',14],['a2','emry',15]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['id','Name','Age'])

unique_ids = ['a1','a2']

首先遍历列表。如果数据框中的id == unique_ids列表中的id，则执行以下操作：

如果下一行中的唯一ID仍然与之前的行相同，则将第二个参数设置为上一行中的最后一个值。因此，由于12是第一行中的最后一项，a1仍然是与上面相同的ID，因此将第12行设置为第二行中的第二个值。

例如：上述输入的预期输出为

a1,10,12 
a1,12,13 
a2,14,15

我是如何尝试的：

for i in unique_ids:
    for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
        while i == getattr(row,"id"):
           print (getattr(row,"id"),getattr(row,"age")
           not sure how to proceed as im getting stuck at the while loop

Answer 1

我认为您想要做的事情可以通过跟踪最后一行的ID来完成。

import pandas as pd
data = [['a1','Alex',10],['a1','Bob',12],['a1','Clarke',13],['a2','den',14],['a2','emry',15]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['id','Name','Age'])

unique_ids = ['a1','a2']
last_id = df.iloc[0]['id']  # initilize to the first row's id
for idx, row in df[1:].iterrows():  
    if row['id'] in unique_ids and row['id'] == last_id:
        # You can retrieve last row by df.iloc[idx-1]
        print(row['id'], ",", df.iloc[idx-1]['Age'], ",", row['Age']) 
    last_id = row['id'] # update last_id

Output:
a1 , 10 , 12
a1 , 12 , 13
a2 , 14 , 15

Pandas循环遍历数据帧并使用while循环列表

1 个答案: