我正在嘗試使用入院和出院來計算醫院人口普查（特定日期醫院的患者人數）。人口普查 = 前一天的人口普查 入院人數 - 出院人數。
這是我寫的代碼：
# Calculate census
df['ICU census'] = 0
df['ICU census lag'] = df['ICU census'].shift(1)
df['ICU census'] = df['ICU census lag'] df['ICU admissions'] - df['ICU discharges']
問題在于，從某種意義上說，當人口普查發生變化時，人口普查的滯后不會更新，這不是動態的。有沒有辦法在沒有回圈的情況下做到這一點？
謝謝
uj5u.com熱心網友回復：
如果我理解正確，您會希望更改一列會更改 Pandas DataFrame 中的另一列。如果是這種情況，那么您必須[]像這樣多載Pandas DataFrame的括號運算子：
import pandas as pd
class MyDataFrame(pd.DataFrame):
def __init__(self, data, columns=None):
super().__init__(data=data, columns=columns)
def __setitem__(self, key, value):
if key == 'ICU census':
ret = super().__setitem__(key, value)
super().__setitem__('ICU census lag', self['ICU census'].shift(1))
return ret
else:
return super().__setitem__(key, value)
現在你可以像這樣初始化你的 DataFrame：
df = MyDataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns=['ICU census','ICU census lag','ICU admissions'])
列印它：
print(df)
ICU census ICU census lag ICU admissions
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
修改ICU census并列印：
df['ICU census'] = 1
print(df)
ICU census ICU census lag ICU admissions
0 2 NaN 3
1 5 2.0 6
2 8 5.0 9
請注意，列ICU census和ICU census lag都已修改。
uj5u.com熱心網友回復：
使用 pandas 的主要目的是操作、探索和分析資料，因此跟蹤和更新資料不是您的最佳選擇，我建議使用關系資料庫（postgres），然后“如果需要”將資料匯出到 csv 檔案以大熊貓分析
uj5u.com熱心網友回復：
我不太明白這個問題，但我認為你要問的是：
你能在 Python 中找到一個行號嗎？
答案是：不幸的是你不能，但你可以使用while回圈。
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