基于总和从DataFrame中过滤出几行的Python Pandas

在Python Pandas中，DataFrame是最常用的数据结构之一。当我们需要从DataFrame中筛选出一些行时，通常会根据某些条件来进行过滤。但是有时候，我们需要基于总和进行过滤，也就是说，我们想筛选出前N行，使得这N行的某一列的总和达到我们期望的值。本文将介绍如何使用Python Pandas来实现这个功能。

准备工作

首先，我们需要准备一些数据。我们使用以下代码来生成一个示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'col2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

这个DataFrame有两列，分别是col1和col2。

过滤前N行

现在，我们来实现筛选出前N行的功能。假设我们想要筛选出前三行，使得它们的col2列的总和为70。我们可以使用以下代码来实现：

N = 3
sum_col2 = df['col2'].cumsum()
idx = (sum_col2 <= 70).values.nonzero()[0][-1] + 1
result = df.iloc[:idx, :]

在这段代码中，我们首先定义了一个变量N，表示我们要筛选出前N行。然后，我们使用cumsum()函数计算了col2列的累积和，得到一个新的Series。接着，我们使用values属性和nonzero()函数来得到所有累积和小于等于70的行的索引，然后取最后一个索引并加1，得到了我们需要筛选的行数的索引。最后，我们使用iloc函数来选取前idx行，并将结果保存到result变量中。

示例

接下来，我们使用上面的代码来演示如何筛选出前三行，使得它们的col2列的总和为70。我们将result变量打印出来，以便查看结果：

print(result)

输出结果如下：

   col1  col2
0     1    10
1     2    20
2     3    30

我们可以看到，筛选出了前三行，使得它们的col2列的总和为70，符合我们的要求。

可变的N和目标值

上面的代码中，我们使用了硬编码的数字来表示筛选的行数和目标col2列的总和。但是，在实际应用中，我们通常需要根据输入来动态计算这些值。下面，我们使用一个函数来实现这个功能：

def filter_by_sum(df, col_name, sum_value, n=None):
    sum_col = df[col_name].cumsum()
    n = n or len(df)
    idx = (sum_col <= sum_value).values.nonzero()[0][-1] + 1
    result = df.iloc[:min(idx, n), :]
    return result

这个函数接受四个参数，分别是：

• df，输入的DataFrame；
• col_name，要计算总和的列的名称；
• sum_value，目标总和；
• n，要输出的行数，如果不指定，则默认为全部输出。

我们使用cumsum()函数和iloc函数来实现和上面相同的功能。不同的是，我们使用了一个min()函数来保证输出的行数不超过指定的行数n。

示例

现在，我们使用下面的代码来测试上面的函数：

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'col2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

result = filter_by_sum(df, 'col2', 70, 3)
print(result)

输出结果与前面相同：

   col1  col2
0     1    10
1     2    20
2     3    30

我们可以看到，使用函数来实现相同的功能非常方便，而且可以根据输入动态计算输出行数和目标总和。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python Pandas来基于总和从DataFrame中过滤出几行。我们演示了如何使用累积和和iloc()函数来实现这个功能，并使用了一个函数来动态计算输出行数和目标总和。希望这篇文章对您有所帮助。