循环遍历python中的数据框以选择特定行

Question

我有 5864 名 ICU 患者的时间序列数据，我的数据框是这样的。每行是各个患者在特定时间的 ICU 停留时间。

HR	SBP	DBP	ICULOS	Sepsis	P_ID
92	120	80	1	0	0
98	115	85	2	0	0
93	125	75	3	1	0
95	130	90	4	1	0
102	120	80	1	0	1
109	115	75	2	0	1
94	135	100	3	0	1
97	100	70	4	1	1
85	120	80	5	1	1
88	115	75	6	1	1
93	125	85	1	0	2
78	130	90	2	0	2
115	140	110	3	0	2
102	120	80	4	0	2
98	140	110	5	1	2

我想根据患者 ID 选择脓毒症 = 1（仅限第一个小时）的 ICULOS。就像在 P_ID = 0 中一样，在 ICULOS = 3 处脓毒症 = 1。我使用代码对单个患者（只有单个患者的数据的数据框）执行了此操作：

x = df[df['Sepsis'] == 1]["ICULOS"].values[0]
print("ICULOS at which Sepsis Label = 1 is:", x)
# Output
ICULOS at which Sepsis Label = 1 is: 46

如果我想为每个 P_ID 检查它，我必须这样做 5864 次。有人可以使用循环帮助我编写代码吗？循环将转到每个 P_ID，然后给出脓毒症 = 1 的 ICULOS 结果。期待帮助。

Answer 1

首先，过滤具有 Sepsis=1 的行。它会自动过滤没有脓毒症为 1 的 P_ID。因此，您将有更少的患者需要迭代。

df1 = df[df.Sepsis==1]
for pid in df.P_ID.unique():
    if pid not in df.P_ID:
        print("P_ID: {pid} - it has no iclus at Sepsis Lable = 1")
    else:
        iclus = df1[df1.P_ID==pid].ICULOS.values[0]
        print(f"P_ID: {pid} - ICULOS at which Sepsis Label = 1 is: {iclus}")

        

Answer 2

for x in df['P_ID'].unique():

   print(df.query('P_ID == @x and Sepsis == 1')['ICULOS'][0])