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
- 2024-07-02 12:36Pandas是一个强大的数据处理和分析库，专为Python编程语言设计，它是基于NumPy的数据结构之上构建的。Pandas的核心组件主要包括DataFrame和Series两种数据结构。 **DataFrame**： - 类似于电子表格或SQL表，是一个...
- 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"
- 2021-03-13 11:19相比之下，Pandas是Python编程语言的一个库，专为数据清洗和分析设计。Pandas提供了一种高效的数据结构DataFrame，能够轻松处理百万级别的行数据。它的优点包括快速的计算性能、灵活的数据操作以及对数据清洗的强大...
- 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(
- 2021-06-24 09:37Pandas是Python编程语言中一个强大的数据处理和分析库，被广泛应用于数据清洗、数据预处理、统计分析以及数据可视化等多个领域。它以其易用性、高效性和灵活性著称，深受数据科学家和分析师的喜爱。 首先，Pandas的...
- 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
- 2022-02-25 16:09在"B站 Python Pandas 数据分析，编程练习100例"这个主题中，我们主要探讨的是如何使用Python的Pandas库进行数据处理和分析。Pandas是Python中一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构（如DataFrame和Series...
- 2022-04-20 17:077. **数据分析**：在清洗和可视化数据之后，可以进行一些基本的统计分析，比如计算编程语言的平均排名、标准差，或者使用相关性分析探讨某些语言排名与其他因素的关系。 8. **Jupyter Notebook**：为了便于代码编写...
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