迭代Pandas数据帧单元格，根据其他单元格值计算运行总数

Question

我想通过Python中的一个系统来计算质量平衡。例如，我希望在我的日常代码中重复使用35000个数据。在

我为CSV捕获每日数据：

• 日期
• 水流
• 降雨
• 流入

我要计算新的数据列，这些列同时查找前一天和第二天的数据。例如，我要计算表示以下内容的其他列：

• 旁路-绕过设施（即大于处理能力）进入潮湿天气池塘的流入部分
• 再循环流量-如果流入的电流小于处理能力，并且如果水池容积大于等于0，则泵从潮湿天气池塘流回设施进行再处理
• 灌溉-如果前3天降雨量小于等于10毫米，而接下来的5天没有降雨，则灌溉一定量的水
• 前池容积-前池容积+旁路-循环流灌溉

我是Python的新手，我想我应该利用Pandas来获取这些数据，因为我可以将所有数据保存在一起。我用过np.哪里对于使用同一行上的单元格的简单条件计算。在

bal['Q_IL2TR'] = np.where(bal['Q_PS2IL']<FullTreatementFloMLDs, bal['Q_PS2IL'], FullTreatementFloMLDs)

是否可以迭代一个数据帧，并基于前一行/后一行的列中的单元格创建新的列值？也是解决这个问题的最好办法。在

Answer 1

不要从遍历数据帧开始。太慢了。相反，试着用向量来做任何事情。在

顺便说一下，这个：

bal['Q_IL2TR'] = np.where(bal['Q_PS2IL']<FullTreatementFloMLDs, bal['Q_PS2IL'], FullTreatementFloMLDs)

应更简单地写为：

^{pr2}$

至于这样的事情：

Irrigation - If rainfall in previous 3 days <10mm AND no rainfall is in following 5 days, irrigate a set volume

您可以创建窗口大小为3和5的滚动和，将其作为新列存储在数据帧中，然后使用它们来创建条件：

last3 = df.Rain.rolling(3, closed=False).sum() # n.b. you might want 4
next5 = df.Rain.rolling(5, closed=False).sum()
df['Irrigate'] = (last3 < 10) & (next5 == 0)