如何利用上行条件动态添加新列并累加满足条件的行数？

小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思？有意思就对了！今天就给大家带来《如何利用上行条件动态添加新列并累加满足条件的行数？》，以下内容将会涉及到，若是在学习中对其中部分知识点有疑问，或许看了本文就能帮到你！

如何利用上行条件增加新列

pandas 中可以通过条件判断，根据上一行的值动态添加新列。以下步骤介绍如何实现：

1. 首先，使用 lambda 函数应用条件。例如，要添加一列，其中当上行的值大于 3 小于 5 时为 1，否则为 0，可以使用以下代码：

df['new_col'] = df.apply(lambda x: 1 if x['prev_col'] > 3 and x['prev_col'] < 5 else 0, axis=1)

这里，prev_col 是上一个值与之进行比较的列名。

2. 其次，通过 cumsum() 累加该列的值。这可以用于计算连续满足条件的行数：

df['new_col_cumsum'] = df['new_col'].cumsum()

3. 最后，可以使用填充来重置累加后的值，以确保仅累加连续满足条件的行。例如，可以使用以下代码将非连续行的累加值重置为 0：

df['new_col_cumsum'] = df['new_col_cumsum'].fillna(0)

通过遵循这些步骤，您可以有效地根据上行条件填充新列，并累加连续满足条件的行数。

到这里，我们也就讲完了《如何利用上行条件动态添加新列并累加满足条件的行数？》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！