更新dataframe pandas中的负值

epggiuax 于 2023-03-21 发布在其他

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我有以下 Dataframe ：
| 合伙人|0天|1-30天|31 - 60天|61 - 90天|共计|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 154678|二百元| -50.00 |一百六十元|三百元|六百一十|
| 小行星234567|一百元| -150.00 |五十元|一百二十元|一百二十元|

步骤1：在每一行中查找负值。例如，第2行为-150.00
第二步：取最大可用正数。例如，第二行为120.00
步骤3：将负值的绝对值（-150）与120进行比较
步骤4：如果绝对值小于最大正数，则简单地将负数转换为零并从最大正数中减去它。
步骤5：否则，就像我们在第2行，转换最大的数字为0，并将其值添加到负数.我们将有-30.00在第2行.然后采取当前最大的数字，这是0在我们的情况下，并重复相同的过程.继续这样做，直到绝对值小于可用的最大正数.
第6步：达到此级别后，重复第4步

生成的Dataframe应该是这样的：
| 合伙人|0天|1-30天|31 - 60天|61 - 90天|共计|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 154678|二百元|千|一百六十元|二百五十元|六百一十|
| 小行星234567|七十分|千|五十元|千|一百二十元|
我已经尝试了很多不同的方法来遍历行，但我不能解决这个问题。
我试着遍历每一行的列，但是我尝试过的所有方法都没有给予我预期的结果，甚至不能得到接近的结果。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75758450/updating-negative-values-in-dataframe-pandas

1条答案

按热度按时间

ou6hu8tu1#

可以使用idxmin和ìdxmax函数将伪代码转换为python代码。定义

def equalize_row(row):
    idx_neg = row.idxmin()
    to_equalize = row.loc[idx_neg]
    while to_equalize < 0:
        idx=row.idxmax()
        to_equalize = to_equalize + row.loc[idx]
        if to_equalize < 0:
            row[idx] = 0
        else:
            row[idx] = to_equalize
    row[idx_neg] = 0

然后您可以通过以下方式将其应用于所有行

temp = pd.DataFrame([[100,700,300,-900,200],[100,-700,300,900,600]],
                    index=[154678,234567],
                    columns=['0 Days','1-30 Days','31 - 60 Days','61 - 90 Days','Total'])

for i,r in temp.iloc[:,:-1].iterrows():
    equalize_row(r)

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