利用Pandas高效查找：找出DataFrame中比当前行’col3’列值大的数据个数
本文介绍一种高效方法，使用Pandas在DataFrame中，针对每一行查找’col3’列的值在之前所有行中比它大的值的个数，并将结果添加到新的’col4’列。
问题描述：给定包含’col1’、’col2’和’col3’三列的Pandas DataFrame，目标是为每一行添加’col4’列，’col4’的值表示从当前行向上查找，在遇到第一个比当前行’col3’列值大的值之前，中间有多少个值。
示例数据：
col1 col2 col30 5.5 2.5 10.01 2.0 4.5 1.02 2.5 5.2 8.03 4.5 5.8 4.84 4.6 6.3 9.65 4.1 6.4 9.06 5.1 2.3 3.07 5.1 2.3 11.18 5.1 2.3 10.09 5.1 2.3 11.110 5.1 2.3 20.011 5.1 2.3 31.012 5.1 2.3 5.0
避免低效的循环方法，我们采用NumPy的向量化计算：
import numpy as npimport pandas as pddata = [[5.5, 2.5, 10.0], [2.0, 4.5, 1.0], [2.5, 5.2, 8.0],[4.5, 5.8, 4.8], [4.6, 6.3, 9.6],[4.1, 6.4, 9.0],[5.1, 2.3, 3],[5.1, 2.3, 11.1],[5.1, 2.3, 10],[5.1, 2.3, 11.1],[5.1, 2.3, 20],[5.1, 2.3, 31],[5.1, 2.3, 5]]df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3'])df['col4'] = [np.sum(df['col3'][:i+1].values > val) for i, val in enumerate(df['col3'])]print(df)
代码中，我们使用列表推导式和NumPy的sum()函数进行向量化计算，高效地计算每一行的’col4’值。
最终结果：
col1 col2 col3 col40 5.5 2.5 10.0 01 2.0 4.5 1.0 02 2.5 5.2 8.0 13 4.5 5.8 4.8 04 4.6 6.3 9.6 35 4.1 6.4 9.0 06 5.1 2.3 3.0 07 5.1 2.3 11.1 78 5.1 2.3 10.0 09 5.1 2.3 11.1 110 5.1 2.3 20.0 1011 5.1 2.3 31.0 1112 5.1 2.3 5.0 0
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