Pandas：追加行的副本，仅更改多个列中大于拆分仓位值所允许的最大值的值

Question

问题：我有一个数据框，需要根据特定列的值进行修改。如果任何列值的值大于允许的最大值，则将根据分布到大小相等的存储箱中创建新行（在数据值和允许的最大值之间进行整数除法）

表格和说明：

原创：

^{tb1}$

必需：

括号中的索引值指原始索引值

^{tb2}$

因为原始索引=2，所以Data1=10大于允许的最大值=8。如上表所示，该行已分为两行

尝试：我能够找到那些值大于允许的最大值和要插入的行数的列。但我有一个困惑，如果两列的值都大于最大允许值（如index=3），这种方法是否有效。这些值指示要为特定列的每个索引值插入多少行

^{tb3}$

Answer 1

假设您愿意逐行处理数据帧，则可以在while循环中执行最大值检查，并用新行填充新数据帧

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Index" : [1, 2, 3], "Data 1" : [1,10,7], "Data 2" : [2,5,12], "Max_Allowed" : [3,8,5]})
print(df)
# create a new data frame that we can populate with rows of data
dfz = pd.DataFrame(columns=("Index", "Data 1","Data 2","Max_Allowed"))

iz = 0
for(_, col1, col2, col3, col4) in df.itertuples(name=None):
    
    if col2<=col4 and col3<=col4:             
        dfz.loc[iz] = [str(iz+1)+"("+str(col1)+")", col2, col3, col4]
        iz += 1
    else:
        iz_orig = iz  # keep the index we are at currently
        while col2>0 or col3>0:
            
            if col2>col4:   # check if more than maximum value for Data 1
                col2p=col4
                col2 -= col4  # minus the maximum value from current value
            else:
                col2p=col2
                col2 = 0   # set the value to zero
                
            if col3>col4:  # check if more than maximum value for Data 2
                col3p=col4
                col3 -= col4
            else:
                col3p=col3
                col3 = 0

            if iz_orig == iz:
                # enter with the original Index in parenthesis
                dfz.loc[iz] = [str(iz+1)+"("+str(col1)+")", col2p, col3p, col4]
            else:
                # enter row with just the new Index
                dfz.loc[iz] = [str(iz+1), col2p, col3p, col4]
                
            iz += 1

print(dfz)