Python 数据帧中相似索引的积分

我在数据帧上循环积分时遇到了一些问题。以下是我正在使用的CSV示例：

名称，Int，K，Z

A、 0,12,50

A、 1,34,50

A、 2,47,35

A、 3,19,31

B、 0,25,28

B、 1,8,3

B、 2,4,27

B、 3,18,10

C、 0,14,15

C、 1,10,19

C、 2,46,1

C、 3,19,41

以下是我正在尝试的循环：

def integral(DF):

    for i in DF.loc[:]:

       integral=integrate.trapz(y=DF.loc[i]['K'],x=DF.loc[i]['Int'],dx=1)

    return DF.loc[i] and integral

---

不断返回一个错误，表示索引列“NAME”旁边的列不在索引中。任何帮助都将不胜感激。为了澄清这一点，我试图获取以“Int”为x轴的K&Z列的积分，并返回name和integral。我的实际CSV比这个大得多。

我尝试过，希望这能对您有所帮助：-

根据上面的回答，我制作了

dataframe

from io import StringIO
import numpy as integrate

s = """
NAME,Int,K,Z
A,0,12,50
A,1,34,50
A,2,47,35
A,3,19,31
B,0,25,28
B,1,8,3
B,2,4,27
B,3,18,10
C,0,14,15
C,1,10,19
C,2,46,1
C,3,19,41
"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=',')
print(df)

您还需要转换为

float

以使用

numpy

功能

df['Int'] = df['Int'].astype(float)
df['K'] = df['K'].astype(float)
df['Z'] = df['Z'].astype(float)
del df['NAME']

如果要传递布尔返回，请改用逗号

def integral(DF):

    for i in DF.loc[:].values:  #use values instead
        print(i)
        integral=integrate.trapz(y=DF.loc[i],x=DF.loc[i],dx=1)

    return DF.loc[i], integral


integral(df)

>>
(      Int     K     Z
 3.0   3.0  19.0  31.0
 19.0  NaN   NaN   NaN
 41.0  NaN   NaN   NaN, array([476.,  nan,  nan]))

我不确定您是否需要这种输出，但希望这能有所帮助