考慮遍歷我的 DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Price': [1000, 1000, 1000, 2000, 2000, 2000, 2000, 1400, 1400],
'Count': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
})
for idx in df.index:
if df['Price'].iloc[idx] > 1500:
if idx > 0:
df['Count'].iloc[idx] = df['Count'].iloc[idx - 1] 1
導致：
| 價錢 | 數數 | |
|---|---|---|
| 0 | 1000 | 0 |
| 1 | 1000 | 0 |
| 2 | 1000 | 0 |
| 3 | 2000年 | 1 |
| 4 | 2000年 | 2 |
| 5 | 2000年 | 3 |
| 6 | 2000年 | 4 |
| 7 | 1400 | 0 |
| 8 | 1400 | 0 |
有沒有更有效的方法來做到這一點？
uj5u.com熱心網友回復：
使用mask隱藏值低于1500和使用cumsum創造了柜臺：
df['Count'] = df.mask(df['Price'] <= 1500)['Count'].add(1).cumsum().fillna(0).astype(int)
print(df)
# Output:
Price Count
0 1000 0
1 1000 0
2 1000 0
3 2000 1
4 2000 2
5 2000 3
6 2000 4
7 1400 0
8 1400 0
uj5u.com熱心網友回復：
使用 創建偽組Series.cumsum，然后用于groupby.cumcount生成組內計數：
groups = df.Price.le(1500).cumsum()
df['Count'] = df.Price.gt(1500).groupby(groups).cumcount()
# Price Count
# 0 1000 0
# 1 1000 0
# 2 1000 0
# 3 2000 1
# 4 2000 2
# 5 2000 3
# 6 2000 4
# 7 1400 0
# 8 1400 0
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