计算有多少行满足变化条件

Question

我正在尝试计算满足给定条件的行数，但我希望在每次重新计算后更改此条件。 我有示例数据：

data={'ID':['1','2','3','4'],'X':[23,22,21,24],'Y':[44,45,41,46],'X_MIN':[22,21,20,23],'Y_MIN':[43,44,40,45]}

ID	X	是	X_MIN	Y_MIN
1个	23	44	22	43
2个	22	45	21	44
3个	21	41	20	40
4个	24	46	23	45

这是商店的 ID 及其坐标。 我想检查一个商店下面有多少家商店。 所以我必须将每个商店的最小 X 和 Y 分配给整个数据库，并检查 X>=X_MIN 和 Y>=Y_MIN 的位置。 我试图创建一个循环来创建一个新的数据框，并将所有 X_MIN 和 Y_MIN 替换为数据第一行中的常量值。 然后我想筛选符合条件的case有多少个，统计一下加到list中。 并以这种方式通过遍历行来重复操作。 我所做的如下：

test=df
calc=[]

for i, row in df.iterrows():
    test['X_MIN']=row['X_MIN']
    test['Y_MIN']=row['Y_MIN']
    count=test[['X','Y','X_MIN','Y_MIN']].query('X>=X_MIN and Y>=Y_MIN')
    a=count['X'].count()
    calc.append(a)

我想来个例子表：

final={'ID':['1','2','3','4'],'count':[3,3,4,1]}

ID	数数
1个	3个
2个	3个
3个	4个
4个	1个

但是，命令无休止地计数。 我正在寻求解决此问题的帮助。

Answer 1

也许这段代码就是您要找的。 它生成一个列count ，其中对于每个ID ，您拥有X和Y都大于或等于自身的其他 ID 的数量

import pandas as pd

data= pd.DataFrame({'ID':['1','2','3','4'],'X':[23,22,21,24],'Y':[44,45,41,46]})


data['count'] = data.apply(lambda x: len(data[(data['X'] >= x['X'])&(data['Y'] >= x['Y'])]),axis=1)