遍历 Pandas 中的行并在两列相等时应用函数答案

【问题标题】：Iterate over rows in Pandas and apply a function if two columns are equal遍历 Pandas 中的行并在两列相等时应用函数
【发布时间】：2018-04-09 16:26:42
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

import pandas as pd
inp = [{'ID':"a", 'start':100, 'end': 200}, {'ID':"b", 'start':250, 'end': 300},
 {'ID':"c", 'start':300, 'end': 300}, {'ID':"d", 'start':350, 'end': 500},
 {'ID':"e", 'start':600, 'end': 600}, {'ID':"f", 'start':700, 'end': 900}]
df = pd.DataFrame(inp)
df[['ID','start','end']]



ID  start   end
0   a   100 200
1   b   250 290
2   c   300 300
3   d   350 500
4   e   600 600
5   f   700 900

我想遍历我的 df 的行并应用一个函数，其中起点和终点列相等（即第 2 行和第 4 行），这样我就可以有一个变异的 df，如下所示：

ID  start   end
0   a   100 200
1   b   250 390
2   c   391 300
3   d   350 500
4   e   501 600
5   f   700 900

在变异的 df 中，起始值和结束值相等，我将起始值替换为上一列中的结束值+1。

我尝试像这样遍历行：

for index, row in df.iterrows():
  if(df['start'][i]==df['end'][i]):
      df[start'][i]=(df['end'][i-1]+1) # Here I am trying to refer to the end value in the previous row!
  else:
      df['start'][i]==df[start'][i] # Don't mess with the values if start and end are different!

对于如何解决此问题的任何提示/建议，我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe lambda

【解决方案1】：

您不应该为可向量化计算迭代行。

这是您可以通过pd.DataFrame.loc 实现逻辑的一种方式：

df.loc[df['start'] == df['end'], 'start'] = df['end'].shift(1) + 1

#   ID  end  start
# 0  a  200  100.0
# 1  b  300  250.0
# 2  c  300  301.0
# 3  d  500  350.0
# 4  e  600  501.0
# 5  f  900  700.0

【讨论】：