对行进行迭代，为超过0的项请求输入，存储响应

Question

我有一个简单的DF，我用groupby和sum来清理。现在我想迭代每一行，如果orderqty有一个值>；0，询问用户“我们分配了多少项{item name}？”并存储此响应

存储的响应需要保留itmdesc（项的名称）。目标是稍后迭代未分组的数据帧，并通过将现有的数字除以存储的响应数字，为每一行创建一个新列

示例DF和代码： 显然，这段代码不起作用，但我对将输入与ItErrors相结合感到非常困惑。我遇到了无数错误，当前的错误是“str”对象不可调用。

先谢谢你

for i, row in sums.iterrows():
      if sums.orderqty > 0:    
      num = int(input("How many (row.itmdesc[i]) were we allocated?"))

    orderqty
itmdesc 
ALCATEL 1X EVOLVE   72
ALCATEL 3V  50
ALCATEL 7   0
ALCATEL GO FLIP 0
ALCATEL GO FLIP 3   28
ALCATEL JOY TAB 53

Answer 1

从背面我可以看出你的第三行需要缩进。另外，如果要同时遍历两个对象，则需要正常使用zip（）函数。我通常不使用.iterrows来遍历表，我喜欢做以下工作：

这将引导您遍历所有列和每个列中的所有行，您还可以遍历索引或范围（len（df）），这将为您提供一个可以与df.iloc[rownum，colnum]一起使用的num

for i in df:
    print(i)
    for j in df[i]:
        print(i,j)

此外，如果您了解详细信息，列出生成器可能会有所帮助

它们遵循下面的通用语法，可以嵌套

obj = [i if i > 0 else 0 for i in iterable]

编辑：另外，我认为将字符串转换为int有一个很大的问题。您无法将整个字符串转换为int，这似乎是您正在做的事情

Answer 2

解决办法其实很简单。迭代行，将响应存储为列表，然后将列表作为列添加到数据帧中。类型不同，因此我需要更改类型，然后根据需要在新列中执行数学运算。当我重构所有东西时，也许是一种更干净的方法，但现在就开始运行吧！谢谢大家

allocations= []
for i, j in sums.iterrows():
    answer = input(f"How much of {i} were we allocated?")
    allocations.append(answer)

sums['allocation'] = allocations
sums = sums.astype({'orderqty':float,'allocation':float})
sums['order_percent'] = sums['orderqty']/sums['allocation']