Question

我有一个数据框：

      year  month  day  highest_temp
0      1961      1    1           7.9
1      1961      1    2           9.2
2      1961      1    3           7.3
3      1961      1    4          11.5
4      1961      1    5           7.7
5      1961      1    6           8.6
6      1961      1    7           9.1
7      1961      1    8          11.8
8      1961      1    9           6.9

我想从2月1日开始对这个数据帧的所有年份的highest_temp列求和，直到该总和> = 600。我尝试了iterrows（），sum（），但没有得到想要的结果。感谢您的帮助

编辑：基于@bubble答案，我得到以下结果：

57   1961      2   27          11.6     273.2
58   1961      2   28          11.7     284.9
59   1961      3    1          15.3     300.2
60   1961      3    2          18.9     319.1
..    ...    ...  ...           ...       ...
81   1961      3   23          15.5     584.3
82   1961      3   24          13.0     597.3

但是，我仍然希望该值超过600的阈值。例如：在上述结果中，我希望最终值加上一行。这是我基于@bubble的代码：

value = 600            
df2=df2.drop(df2[df2.month<2].index)

cumsums = df2.groupby(['year']).transform('cumsum')['highest_temp']


df2.loc[cumsums < value, 'cumsum_t'] = cumsums[cumsums < value]

result = df2.loc[cumsums < value, :]

Answer 1

df.loc[df.highest_temp.cumsum()<600,:]

这通过条件“ hightest_temp的总和减去600”来选择子数据帧。您可以再次申请cumsum，例如

data = df.loc[df.highest_temp.cumsum()<600, :]
data.loc[:, 'cumsum_t'] = data.highest_temp.cumsum()

此外，您可以使用groupby方法重置每个月的累积金额：

value = 600                                                                       
cumsums = df.groupby(['month']).transform('cumsum')['highest_temp']                 
df.loc[cumsums < value, 'cumsum_t'] = cumsums[cumsums < value]                        
result = df.loc[cumsums < value, :]

熊猫列总和基于行

1 个答案: