遍历行，请求输入超过 0 的项目，存储响应

Question

我有一个简单的 DF，我使用 groupby 和 sum 进行清理。现在我想遍历每一行，如果 orderqty 的值 >0，请询问用户“我们分配了多少这个项目 {项目名称}？” 然后存储此响应。存储的响应需要保留 itmdesc（项目名称）。目标是稍后迭代未分组的数据帧，并通过将现有数字除以存储的响应数为每一行创建一个新列。示例 DF 和代码：显然此代码不起作用，但我对将输入与 iterrows 结合起来感到非常迷茫。我遇到了无数错误，当前错误是“str”对象不可调用。先感谢您。for i, row in sums.iterrows():      if sums.orderqty > 0:          num = int(input("How many (row.itmdesc[i]) were we allocated?"))    orderqtyitmdesc ALCATEL 1X EVOLVE   72ALCATEL 3V  50ALCATEL 7   0ALCATEL GO FLIP 0ALCATEL GO FLIP 3   28ALCATEL JOY TAB 53

Answer 1

我可以从后面看到您的第三行需要缩进。此外，如果您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，我喜欢执行以下操作；

这将带您浏览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)

如果您变得缓慢和详细，还列出生成器可能会有所帮助。

它们遵循下面的一般语法并且可以嵌套；

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

编辑：我也认为您的字符串被转换为 int 存在一个主要问题。您无法将整个字符串转换为 int，这就是您正在做的事情

Answer 2

解决方案实际上非常简单。遍历行，将响应存储为列表，然后将列表作为列添加到 Dataframe。类型不一样，所以我需要更改类型，然后我可以根据需要在新列中执行数学运算。当我重构所有内容时，也许是一种更清洁的方法，但现在启动并运行！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']