index [0, 1, 2, 3, 4, 5]part_1 [4, 5, 6, 4, 8, 4]part_2 [11, 12, 10, 12, 14, 13]new [6, 4, 8, 8, na, na]我是 python 和 pandas 的初學(xué)者，尋求支持。在一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)框中，我想創(chuàng)建一個(gè)新列，為我提供滿足條件的累積總和的最后一行df.part_1.cumsum() > df.part_2例如，對(duì)于索引 0 處的新列，我將得到值 6，即 (4+5+6) > 11。謝謝！
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qq_花開(kāi)花謝_0
TA貢獻(xiàn)1835條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
IIUC 這里有一個(gè)NumPy基于方法。這個(gè)想法是構(gòu)建一個(gè)上三角矩陣，每行中都有輸入數(shù)組的移位版本。通過(guò)獲取這些的累積和，并與數(shù)據(jù)幀的第二列進(jìn)行比較，我們可以使用argmax第一個(gè)索引找到累積序列中的值大于相應(yīng)索引中的第三數(shù)據(jù)幀列：
a = df.to_numpy()
cs = np.triu(a[:,1]).cumsum(1)
ix = (cs >= a[:,2,None]).argmax(1)
# array([2, 3, 3, 4, 6, 7, 7, 0], dtype=int64)
df['first_ix'] = a[ix,1,None]
print(df)
index part_1 part_2 first_ix
0 0 4 11 6
1 1 5 12 4
2 2 6 10 4
3 3 4 12 8
4 4 8 14 6
5 5 4 13 8
6 6 6 11 8
7 7 8 10 4
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