python - 系统地遍历 DF 的多列和多行，以跨多列输出不同的列表大小

Question

我希望遍历此数据框以增加列 ['B'] 和列 ['C'] 的列表大小。这对这个例子并不重要，但这些列表将在每次迭代期间输入到一个函数中。 例如:

df = pd.DataFrame({'A' : ['a','a','b','b'],
                   'B' : ['1','2','1','2'],
                   'C' : ['2','3','1','6']})

通过遍历此数据框，我希望获得如下内容:

(从 ['B'] 列开始)

[1]
[1,2]
[1,2,1]
[1,2,1,2]

(然后是列 ['C'])

[2]
[2,3]
[2,3,1]
[2,3,1,6]

然后这些列表将在每次迭代结束时放入一个函数中，但我遇到的问题是编写一个适当的 for 循环来编写列表生成代码。

我的问题的第二个方面并不那么重要......但如果我也可以迭代地输出 ['A'] 的值，那就太好了列表停止在(对于例如，当遍历列 ['C'] 时，列表 [2,3] 与 ['A'] = 'b' 相关[2,3,1] 的 ['C'] 列中的列表与 ['A'] = 'b' 相关.

非常感谢任何帮助。

Answer 1

df['B'],df['C']=df[['B','C']].values[::None].T.cumsum(axis=1)
df.applymap(list)
Out[1118]: 
     A             B             C
0  [a]           [1]           [2]
1  [a]        [1, 2]        [2, 3]
2  [b]     [1, 2, 1]     [2, 3, 1]
3  [b]  [1, 2, 1, 2]  [2, 3, 1, 6]

已更新

df[['B','C']]=df[['B','C']].applymap(list)
df
Out[1121]: 
   A             B             C
0  a           [1]           [2]
1  a        [1, 2]        [2, 3]
2  b     [1, 2, 1]     [2, 3, 1]
3  b  [1, 2, 1, 2]  [2, 3, 1, 6]