Loops python数据帧中的嵌套循环

我正在使用pandas Python库，我非常喜欢嵌套循环

我想对每一行进行计算-这很好：

for i, row in df_merged.iterrows():

我的数据如下所示：

product price   max_move_%
  1     100      10

for a in range((df_merged['max_move'][row])* (- 1)), (df_merged['max_move'][row])):

然后将另一个循环嵌套在给定行的列from data frame的值范围内，如下所示：

product price   max_move_%
  1     100      10

for a in range((df_merged['max_move'][row])* (- 1)), (df_merged['max_move'][row])):

这样我就可以

product price   max_move_%  true_move     price_new
1       100      10          -10            90
1       100      10          -9             91
 .....
1       100      10          10             110

甚至在数据帧中也有可能吗？使用循环中df的特定值>

我遇到这种类型的错误：

 ---------------------------------------------------------------------------
 TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 <ipython-input-51-9c87df3fd221> in <module>()
       2 
       3 for i, row in df_merged.iterrows():
----> 4     for h in range(((df_merged['max_move_%'][row]) * (- 1), (df_merged['max_move_%'][row]))):
  5        print('ok')
  6 

 TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an integer

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
2.
对于i，df_merged.iterrows（）中的行：
---->4对于范围内的h（（（df_合并['max_move_U%'][行]）*（-1），（df_合并['max_move_U%'][行]）：
5打印（'ok'）
6.
TypeError:“tuple”对象不能解释为整数

谢谢大家!

df.iterrows（）提供一个元组，其中i是索引，row是与索引对应的序列。 要使用内部循环，应使用索引而不是序列：

   for a in range((df_merged['max_move_%'][i]) * (- 1), df_merged['max_move_%'][i]):

也许更优雅，您也可以直接使用row系列：

   for a in range((row['max_move_%']) * (- 1), row['max_move_%']):

---

嗨，朱利安，我把它改成了整数，它还可以：df_merged['max_move'%]=df_merged['max_move'%].astype（np.int64）完美。如果你想操纵浮动，你也可以使用np.arange。嗨，朱利安，你难道不知道向数据帧添加值的解决方案吗？那么第一个循环中的数据与新值一起转换为数据帧？我在df_merged.iterrows（）中对I行进行了尝试：对于范围内的（（行['max_move%'）*（-1），行['max_move%'））：df_merged['price_new']=df_merged['price']*（1-a/100.00），但什么都没有发生