如何在迭代时逐行编辑数据框？

Question

所以我正在使用脚本来读取 CSV 并创建一个数据框，然后使用该数据框中的代码从该数据框中抓取价格数据。原始数据框有以下列，注意没有“价格”。

df.columns = ['Ticker TV', 'Ticker YF', 'TV Name', 'Sector', 'Industry',  'URLTV']

我已经从我的“更新”数据框中打印了以下前几个输出

 Ticker TV Ticker YF  ...  URLTV     Price
1         100D    100D.L  ...  URL       NaN
2         1GIS    1GIS.L  ...  URL       NaN
3         1MCS    1MCS.L  ...  URL       NaN
...          ...       ...  ... ...      ...
2442         ZYT     ZYT.L  ...URL       NaN
100D.L       NaN       NaN  .. NaN  9272.50
1GIS.L       NaN       NaN  ...NaN  8838.50
1MCS.L       NaN       NaN  ...NaN  5364.00

如您所见，它没有按预期工作，我想创建一个名为 Price 的新列，并用正确的代码附加每个价格，因此 100D.L 应该是 9272.50，然后当脚本迭代到下一个代码时将下一个价格值添加到 1GIS 等等。

tickerList = df['Ticker YF']
for tick in tickerList:
    summarySoup = getSummary(tick)
    currentPriceData = priceData(summarySoup)
    print('The Price of '+tick+ ' is '+str(currentPriceData))
    df.at[tick,'Price'] = currentPriceData

Answer 1

使用apply方法指定价格：

df['Price'] = df['Ticker YF'].apply(lambda x: str(priceData(getSummary(x))))

Answer 2

tick 只是“Ticker YF”列中的值。所以你可以使用 enumerate 来获取索引。如果你想访问以前的价格来添加它们，你可以使用 idx-1

tickerList = df['Ticker YF']
for idx, tick in enumerate(tickerList):
    summarySoup = getSummary(tick)
    currentPriceData = priceData(summarySoup)
    print('The Price of '+tick+ ' is '+str(currentPriceData))
    if idx!=0:
       df.at[idx+1,'Price'] = float(currentPriceData)+float(df.at[idx,'Price'])
    else:
       df.at[idx+1,'Price'] = float(currentPriceData)

一个更“优雅”的想法可能是这样的：

df["Single_Price"]=df["Ticker YF"].apply(lambda x: priceData(getSummary(x)))

获取单个价格的值。然后使用添加的价格创建下一列：

df["Price"]=df["Ticker"].apply(lambda x: df["Single_Price"][df["Ticker"]<x["Ticker"]].sum())

这会将当前行 Ticker x (df["Ticker"]

之后，如果您不需要单个价格，您可以简单地删除它们：

del df["Single_Price"]