python-3.x - 用 Pandas 中的if条件逐列求和

Question

对不起，我不善言辞，所以我只举例说明我在寻找什么。

ID    date1   date2   date3   date4   date5   date6
001   0       5       10      15      5       40
002   0       20      50      0       10      15
003   5       15      5       30      10      0

如果我有这个项目价格数据框，有没有办法逐列对其求和并应用条件并更新数据框中的值？ (例如，如果 sum < 10 则返回相同数量，如果 sum >= 10 则返回 2x 数量，如果 >= 50 则返回 3x 数量)

我想得到这个数据框作为结果:

ID    date1   date2   date3   date4   date5   date6
001   0       5       20      30      10      120
002   0       40      150     0       30      45
003   5       30      10      90      30      0
    

在 ID 000 的情况下，date2 保持不变，因为它 < 10，但 date3 为 10x2，因为总金额为 5+10，即 > 10，因此返回金额的两倍，date4 和 date5 也是如此，但它是 x3日期6。

Answer 1

您可以filter date 之类的列然后取 cumsum在沿 axis=1 的这些列上，最后使用 np.select用指定的条件和相应的选择得到最终结果:

s = df.filter(like='date')
cs = s.cumsum(1) # cummulative sum along axis=1
df[s.columns] = np.select([cs.ge(50), cs.ge(10)], [s*3, s*2], s)

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    ID  date1  date2  date3  date4  date5  date6
0  001      0      5     20     30     10    120
1  002      0     40    150      0     30     45
2  003      5     30     10     90     30      0