Python 在for循环中将float附加到列

在DataFrame中，我希望使用df中的元素进行一些计算，然后将计算出的数字附加到同一df中的单独列中

这是我现在的代码

def percentfunction(df):
    for i in range(100): 
        if df['month_number'][i] == 10:
            df = df['percent_october'][i].add([df['cellsum'][i]/octobersum])
        elif df['month_number'][i] == 11:
            df = df['percent_november'][i].add([df['cellsum'][i]/novembersum])
        elif df['month_number'][i] == 12:
            df = df['percent_december'][i].add([df['cellsum'][i]/decembersum])

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'add'

我已经尝试了这段代码的各种实现，但总是收到错误消息。它要么到达最后一个元素，然后写入只包含最后计算的数字的列，要么在不应该添加任何内容的行中添加

欢迎评论

编辑：尝试编辑代码

    def percentfunction(df):
        for i in range(100): 
            if df['month_number'][i] == 10:
                df['percent_october'][i] = df['cellsum'][i]/octobersum
            elif df['month_number'][i] == 11:
                df['percent_november'][i] = df['cellsum'][i]/novembersum
            elif df['month_number'][i] == 12:
                df['percent_december'][i] = df['cellsum'][i]/decembersum

我至少让它运行，但它会在不应该的行中填充值

EDIT2：这是我的数据帧的一个示例

>>> df.head()
      Index          month_number        month_text  \
0     Name1                    10           October     
1     Name1                    11           November    
2     Name1                    12           December    
3     Name2                    10           October     
4     Name2                    11           November    

  2000 Unnamed: 4 2001 Unnamed: 6     2002 Unnamed: 8 2003    ...     \
0  NaN        NaN  NaN        NaN      NaN        NaN  NaN    ...      
1  NaN        NaN  NaN        NaN      NaN        NaN  NaN    ...      
2  NaN        NaN  NaN        NaN      NaN        NaN  NaN    ...      
3  NaN        NaN  NaN        NaN  2898.68       3120  NaN    ...      
4  NaN        NaN  NaN        NaN      NaN        NaN  NaN    ...      

  Unnamed: 28 2013 Unnamed: 30  2014 Unnamed: 32 2015 Unnamed: 34 2016  \
0         NaN  NaN         NaN   NaN         NaN  NaN         NaN  NaN   
1         NaN  NaN         NaN   NaN         NaN  NaN         NaN  NaN   
2         NaN  NaN         NaN   NaN         NaN  NaN         NaN  NaN   
3         NaN  NaN         NaN   NaN         NaN  NaN         NaN  NaN   
4         NaN  NaN         NaN  1.26         127  NaN         NaN  NaN   

  Unnamed: 36   cellsum  
0         NaN      3899  
1         NaN      7922  
2         NaN      2181  
3         NaN      3121  
4         NaN       127

---

这是我的数据帧，“cellsum”是该行中所有“未命名”单元格的总和。我通过对数据框中的所有元素（例如10月份的cellsums，octobersum）求和来计算月总数。然后我想添加一个新的列，用cellsum的百分比。我希望你能理解

一个简单的修复方法是使用

df.ix[]

df.ix[i,'percent_october'] = df.ix[i,'cellsum']/octobersum

---

如果您向我们展示df的外观，我们可能会为您提供比在不推荐的数据帧上循环更智能的解决方案

您应该避免使用熊猫循环。您需要这样的东西，然后可以将其转换为您想要的任何格式：

df["percent_month"] = df.groupby("month_number").apply(lambda x: x/x.sum())

---

大家好，我现在已经用我的数据框样本编辑了我的文章。不幸的是，我试过你的建议，但没有成功。谢谢@StevenHi，谢谢你的建议。我已经编辑了我的数据框的一个样本，你能看一下吗？