Question

我想通过Python系统计算质量平衡。在我当前的示例中，每天大约有35,000条记录，但是我想将代码重用于包含更多数据的示例中。

我有一个CSV文件，可捕获以下各项的每日数据：

日期
河流流量
降雨
流入

我想计算出前几天和后几天的新数据列。例如，我要计算表示以下内容的其他列：

绕过-INFLOWS绕过设施（即大于处理能力）到潮湿天气池塘的部分
循环流量-如果当前的INFLOWS小于处理能力，并且如果池塘容积> 0，则泵从潮湿天气的池塘流回设施进行重新处理
灌溉-如果前3天的降雨量小于10mm，且随后5天没有降雨，则按设定的体积灌溉。
池塘水量-先前的池塘水量+旁路-循环水流灌溉

我是Python的新手，并认为我将对数据使用Pandas，因为我可以将所有数据保持在一起。我使用np.where进行了使用同一行单元格的简单条件计算。

bal['Q_IL2TR'] = np.where(bal['Q_PS2IL']<FullTreatementFloMLDs, bal['Q_PS2IL'], FullTreatementFloMLDs)

是否可以遍历数据框，并根据上一行/下一行的列中的单元格创建新的列值？也是解决该问题的最佳方法。

Answer 1

不要首先尝试遍历DataFrame。太慢了相反，请尝试根据向量做所有事情。

顺便说一句，

bal['Q_IL2TR'] = np.where(bal['Q_PS2IL']<FullTreatementFloMLDs, bal['Q_PS2IL'], FullTreatementFloMLDs)

应该更简单地写为：

bal['Q_IL2TR'] = bal['Q_PS2IL'].clip(upper=FullTreatementFloMLDs)

对于这样的事情：

灌溉-如果前3天的降雨量小于10mm，而随后5天没有降雨，则按设定的体积灌溉

您可以创建窗口大小为3和5的滚动总和，将其作为新列存储在DataFrame中，然后使用它们来创建条件：

last3 = df.Rain.rolling(3, closed=False).sum() # n.b. you might want 4
next5 = df.Rain.rolling(5, closed=False).sum()
df['Irrigate'] = (last3 < 10) & (next5 == 0)

遍历Pandas数据框单元以根据其他单元值计算运行总计

1 个答案: