Pandas 对索引和累计数应用限制'；将所有低于该限制的值

给定一个具有数字索引的序列，形成箱子，是否有一个简单的函数来求和所有低于极限的箱子值，并将其置于序列中的该极限？假设存储单元值的间隔不均匀

例如：

Input
Index: Val
0.1 : 0.1
0.2 : 0.1
0.3 : 0.1
0.4 : 0.1
0.5 : 0.1

Limit = 0.3


Output

0.1 : 0
0.2 : 0
0.3 : 0.3
0.4 : 0.1
0.5 : 0.1

我最好的尝试如下，但我觉得应该有一个更简单的方法来实现这一点

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
ser=pd.系列（数据=[0.1]*10，
指数=pd.FLOT64INDEX（[i/10表示范围（1,11）]）
lim=0.3
ser.loc[lim]=ser.loc[：lim].cumsum（）.iloc[-1]
ser.iloc[：np.asscalar（ser.index.get_indexer（[lim]））]=0
ser

这有点简单：

ser.loc[lim] = ser.loc[:lim].sum()
ser[:ser.loc[:lim].index[-2]] = 0

如果未包含索引，请使用

get_loc（）

和

method='nearest'

获取索引，并使用

iloc

进行索引：

lim = 0.35
ind = ser.index.get_loc(lim, method='nearest')
ser.iloc[ind] = ser.iloc[:ind+1].sum()
ser.iloc[:ind] = 0

---

也许我没有抓住要点，但为什么不直接使用

ser[lim]=ser[：lim].sum（）

和

ser[：lim-1]=np.zeros（lim-1）

？

lim

并不总是整数，更可能是浮点。我会更新问题的。谢谢。如果lim的值不在索引中，但我想找到最接近的值，我该如何实现这一点。我猜

ser.index.get_loc（method='nearest）

可以得到最近的索引器，然后用

loc

交换

iloc

？