根据前一行的内容向行添加新值

如何解决根据前一行的内容向行添加新值

我正在做我认为很简单的任务。我有一个大型数据集，它是在 python 中的各种 if 条件下创建的。如：

    for index,row in df.iterrows():
        if int(row['Fog_Event']) >= 4:
            df.at[index,'Fog_Event_determine'] = 'Fog'
        elif int(row['Fog_Event']) == 3:
            df.at[index,'Fog_Event_determine'] = 'Dust'
        elif int(row['Fog_Event']) == 2:
            df.at[index,'Fog_Event_determine'] = 'Dust'
        else:
            df.at[index,'Fog_Event_determine'] = 'Background'
            continue

这些工作完美地完成了我希望他们做的事情，但是数据的最终分析存在一些问题。为了解决这个问题，我需要添加一个基于前一行结果的运行阈值。所以如果第 1 行 >=4: 那么我希望第 2 行是 +1。

我试过了：

df['Running_threshold'] = 0

for index,row in df.iterrows():
    if int(row['Fog_Event']) >= 4:
        df.loc[index[+1],'Running_threshold'] = 1
    else:
        continue

但这只会在索引的第二行添加一个 1，这在查看它时是有意义的。在满足条件 ['Fog_Event']) >= 4 后，如何让 python 向每一行添加 +1？

谢谢。

解决方法

• 使用 np.where() 执行 if 逻辑，因为它比循环更有效
• 首先根据前一行条件将Running_threshold设置为零或一
• cumsum() 如您所见，获得运行总数

df = pd.DataFrame({"Fog_Event":np.random.randint(0,10,20)})

df = df.assign(Fog_Event_Determine=np.where(df.Fog_Event>=4,"fog",np.where(df.Fog_Event>=2,"dust","background")),Running_threshold=np.where(df.Fog_Event.shift()>=4,1,0)
).assign(Running_threshold=lambda dfa: dfa.Running_threshold.cumsum())

输出

 Fog_Event Fog_Event_Determine  Running_threshold
         9                 fog                  0
         3                dust                  1
         2                dust                  1
         9                 fog                  1
         7                 fog                  2
         0          background                  3
         4                 fog                  3
         7                 fog                  4
         6                 fog                  5
         9                 fog                  6
         1          background                  7
         6                 fog                  7
         7                 fog                  8
         8                 fog                  9
         6                 fog                 10
         9                 fog                 11
         6                 fog                 12
         2                dust                 13
         7                 fog                 13
         8                 fog                 14