計算有多少行滿足變化條件

Question

我正在嘗試計算滿足給定條件的行數，但我希望在每次重新計算后更改此條件。 我有示例數據：

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個	23	44	22	43
2個	22	45	21	44
3個	21	41	20	40
4個	24	46	23	45

這是商店的 ID 及其坐標。 我想檢查一個商店下面有多少家商店。 所以我必須將每個商店的最小 X 和 Y 分配給整個數據庫，並檢查 X>=X_MIN 和 Y>=Y_MIN 的位置。 我試圖創建一個循環來創建一個新的數據框，並將所有 X_MIN 和 Y_MIN 替換為數據第一行中的常量值。 然后我想篩選符合條件的case有多少個，統計一下加到list中。 並以這種方式通過遍歷行來重復操作。 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)

我想來個例子表：

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

ID	數數
1個	3個
2個	3個
3個	4個
4個	1個

但是，命令無休止地計數。 我正在尋求解決此問題的幫助。

Answer 1

也許這段代碼就是您要找的。 它生成一個列count ，其中對於每個ID ，您擁有X和Y都大於或等於自身的其他 ID 的數量

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)