如上图内容，固定列的表格，需要每行进行处理，从最右列向左列依次进行检查，当右列值是0时则为0，当右列值<0的时候，将这个负数与前一列的数据进行运算想加，并更新右列负数列为0，左列为想加运算结果，以此类推，直到最右列值没有负数即可（如果最右列>0，左边列存在<0的数值时不用处理）。我用的方法是pandas遍历行，然后遍历列逐一处理，该表格有约3000多行，执行了6个小时，存在很大问题。求各位帮助，直接付成品代码
pandas 处理表格计算 帮助
如上图内容，固定列的表格，需要每行进行处理，从最右列向左列依次进行检查，当右列值是0时则为0，当右列值<0的时候，将这个负数与前一列的数据进行运算想加，并更新右列负数列为0，左列为想加运算结果，以此类推，直到最右列值没有负数即可（如果最右列>0，左边列存在<0的数值时不用处理）。我用的方法是pandas遍历行，然后遍历列逐一处理，该表格有约3000多行，执行了6个小时，存在很大问题。求各位帮助，直接付成品代码
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3条回答 默认 最新
- 2023-03-24 09:37回答 3 已采纳 私法一下数据可以吗
- 2022-01-11 08:19回答 2 已采纳 import pandas as pd # 创建一个DataFrame作为新表数据 df = pd.DataFrame(data={ 'Actors': [], 'Movie1':
- 2023-01-22 16:31回答 3 已采纳 这篇文章讲的很详细，请看：Pandas处理数据遇到的问题与解决
- 2024-01-21 21:25一键难忘的博客 这篇文章介绍了如何使用Python处理包含多个表格文件的任务，并计算特定单元格数据的平均值。文章从一个具体的实际场景出发，描述了在日常数据处理工作中可能面临的情境，即需要从多个命名规则相似的表格文件中提取...
- 2022-02-07 14:53回答 1 已采纳 代码很简单，但是写起来像吃了一个苍蝇一样没有成就感。 df['0']=df.temp.apply(lambda x:1 if x==0 else 0) df['1-25']=df.temp.apply
- 2021-03-28 17:14回答 3 已采纳 试下这种方式: 先构造一个姓名和科目的二维表, 然后merge. 可以对缺失值进行填充 import pandas as pd import numpy as np data = pd.rea
- 2022-05-12 20:39回答 1 已采纳 大概思路： >>> hos_date = pd.DataFrame({ "hos_name" : [1,1,3,2,3,4,5,6,5,4,6,1], "date"
- 2022-11-27 18:34海洋 之心的博客 大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨。
- 2022-03-20 21:23回答 2 已采纳 可这样操作： import pandas as pd import numpy as np dict = { '姓名': ['张三','李四','王五','赵六'], '1月':['100','1
- 2021-09-19 17:37回答 1 已采纳 Data_Array = np.array(df.fillna('')) 解决
- 2022-09-16 22:16回答 1 已采纳 您好，功能已经实现，如有帮助还请采纳。 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # 所有子技能的种类 all_cap = set(
- 2022-10-22 19:44菜鸟学Python的博客 对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。患者健康指标、股票价格变化、天气记录、经济指标、服务器、网络...
- 2022-08-09 16:12回答 1 已采纳 对，你在wb=xlwt.Workbook()ws=wb.add_sheet('明细')style = xlwt.XFStyle()font = xlwt.Font()font.name = '微软雅黑
- 2021-11-09 15:33Dr.sky_的博客 目录 一、方法2 1. 导入库 2. 构建关键词 3. 构建句子 4. 建立统一索引 ...此方法是两个表构建某一相同字段，然后全连接，在做匹配...import pandas as pd import numpy as np import re 2. 构建关键词 #关键词
- 2024-04-20 13:12代码语言探险家的博客 Pandas库作为Python中一个强大的数据处理和分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理函数，使得数据处理工作变得更为高效和便捷。Pandas是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。...
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