Python 迭代非零列以获取成本

我有一个每周销售数量、金额和成本的数据，我想通过将每周销售数量除以成本来找出每个产品行的成本价格，但是最近一行的值可能为零值，因此，我希望跳过它，因为它有零值，并使用前一周计算成本，或者直到它找到非零值并计算项目成本（wkx_成本/wkx_金额）。还请注意，产品价格可能在几周内发生了变化，因此我需要最近一周的成本，但如果不可用，请尝试计算前一周的项目成本价格

    df2 = pd.DataFrame([
{'product':'iphone11', 'wk1_qty':2, 'wk1_amount':100,
    'wk1_cost':60, 'wk2_qty':3, 'wk2_amount':150,
    'wk2_cost':90, 'wk3_qty':0, 'wk3_amount':0,
    'wk3_cost':0, 'wk4_qty':5, 'wk4_amount':300,
    'wk4_cost':60, 'wk5_qty':0, 'wk5_amount':0,
    'wk5_cost':0}, {'product':'acer laptop', 'wk1_qty':3, 'wk1_amount':300,
    'wk1_cost':210, 'wk2_qty':3, 'wk2_amount':300,
    'wk2_cost':210, 'wk3_qty':0, 'wk3_amount':0,
    'wk3_cost':0, 'wk4_qty':5, 'wk4_amount':550,
    'wk4_cost':375, 'wk5_qty':5, 'wk5_amount':500,
    'wk5_cost':375}])

结果应该是什么样的

    df2 = pd.DataFrame([
{'product':'iphone11', 'wk1_qty':2, 'wk1_amount':100,
    'wk1_cost':60, 'wk2_qty':3, 'wk2_amount':150,
    'wk2_cost':90, 'wk3_qty':0, 'wk3_amount':0,
    'wk3_cost':0, 'wk4_qty':5, 'wk4_amount':300,
    'wk4_cost':160, 'wk5_qty':0, 'wk5_amount':0,
    'wk5_cost':0, 'product_price':32}, {'product':'acer laptop', 'wk1_qty':3, 'wk1_amount':300,
    'wk1_cost':210, 'wk2_qty':3, 'wk2_amount':300,
    'wk2_cost':210, 'wk3_qty':0, 'wk3_amount':0,
    'wk3_cost':0, 'wk4_qty':5, 'wk4_amount':550,
    'wk4_cost':375, 'wk5_qty':5, 'wk5_amount':500,
    'wk5_cost':375, 'product_price':75}])

---

当除法为零时，问题就出现了。因此，为了缩短（或解决）这一问题，我们可以尝试以下方法：

try:
    Product_price = wk_cost/wk_qty
except ZeroDivisionError:
    Product_price = 0

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你能展示一下你是如何得到iPhone11的产品价格32的吗？@Sergedegossondevarenes这是用最近一周的非零成本除以其数量wk4_成本/wk4_数量160/5得到的。好的，你描述了预期的行为。你在哪里挣扎？你的具体编程问题是什么？请展示您的尝试。我不完全确定如何处理它，我仍在阅读如何使用lambda函数在列的行上迭代。我只需要一列来保存最新的商品价格，如何将其应用到jupyter笔记本上