迭代，通过 pandas 计算答案

【问题标题】：Iteration, calculation via pandas迭代，通过 pandas 计算
【发布时间】：2021-02-24 05:20:41
【问题描述】：

我是 Python 新手，我想问一些问题。

我的代码读取一个 csv 文件。我想使用一列。我想使用一个方程，根据我要使用的列的值计算几个值。我正在使用 for 和 if 命令。

我的代码

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import numpy as np

dfArxika = pd.read_csv('AIALL.csv', usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], header=None, index_col=False)
print(dfArxika.columns)

A=dfArxika[9]

for i in A:
    if (A(i)>=4.8 and A(i)<66):
        IA=(2.2*log10(A(i)/66)+5.5)
    elif A(i)>=66:
        IA=3.66*log10(A(i)/66)+5.5
    else:
        IA=2.2*log10(A(i)/66)+5.5

但命令窗口显示错误：

TypeError：“系列”对象不可调用

你能帮帮我吗？

【问题讨论】：

A(i) 不是您索引的方式。这是A[i]
命令窗口显示：TypeError: cannot do label indexing on with these indexers [122.59] of
您正在迭代 dfArxika[9] 的值并使用这些值来索引您的数据框 A。dfArxika[9] 包含浮点数，而您的数据框 A 的索引包含整数，这就是您的原因出现错误。

标签： python pandas for-loop if-statement iteration

【解决方案1】：

正如 cmets 中提到的 @rdas，您使用括号 () 而不是括号 [] 来索引列的值。

我不确定您的示例中的IA 是什么，但这可能有效：

for i in range(len(dfArxika)):
    if (A.loc[i, 9]>=4.8 and A.loc[i, 9]<66):
        IA=(2.2*log10(A.loc[i, 9]/66)+5.5)
    elif A.loc[i, 9]>=66:
        IA=3.66*log10(A.loc[i, 9]/66)+5.5
    else:
        IA=2.2*log10(A.loc[i, 9]/66)+5.5

【讨论】：