Python 我的循环只保存上次迭代的结果

Python 我的循环只保存上次迭代的结果,python,pandas,Python,Pandas,这是我的数据: import numpy as np import pandas as pd 我创建了以下函数来清理我的循环,并创建了一个for循环来迭代ts中的每个元素,并根据check\u if的输出进行保存 ts = pd.DataFrame([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) ts.columns = ["TS"] start_df = pd.Series([1,3,6]) end_df = pd.Series([2,7,10]) 在列ts[“Flagg”

这是我的数据:

import numpy as np
import pandas as pd
我创建了以下函数来清理我的循环,并创建了一个for循环来迭代ts中的每个元素,并根据
check\u if
的输出进行保存

ts = pd.DataFrame([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
ts.columns = ["TS"]
start_df = pd.Series([1,3,6])
end_df = pd.Series([2,7,10])
在列
ts[“Flagg”]

与列表理解一起使用布尔掩码列表,然后将其与计数
True
值一起使用(
1
),感谢@RafaelC的改进:

[0,1,1,1,1,2,2,1,1,1,0,0] 
详细信息

ts['new'] = np.sum([ts['TS'].between(x, y) for x, y in zip(start_df, end_df)], axis=0)
print (ts)
    TS  new
0    0    0
1    1    1
2    2    1
3    3    1
4    4    1
5    5    1
6    6    2
7    7    2
8    8    1
9    9    1
10  10    1
11  11    0
12  12    0
您可以创建列(系列、列表),然后将其设置为jezrael指向的列,或者使用一些初始值创建列,然后在循环中更改它们:

print ([ts['TS'].between(x, y) for x, y in zip(start_df, end_df)])

[0     False
1      True
2      True
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool, 0     False
1     False
2     False
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool, 0     False
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6      True
7      True
8      True
9      True
10     True
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool

什么是预期输出?添加了预期输出。这非常有效!这也可以用于日期吗?请详细说明解决方案好吗?
print ([ts['TS'].between(x, y) for x, y in zip(start_df, end_df)])

[0     False
1      True
2      True
3     False
4     False
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool, 0     False
1     False
2     False
3      True
4      True
5      True
6      True
7      True
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool, 0     False
1     False
2     False
3     False
4     False
5     False
6      True
7      True
8      True
9      True
10     True
11    False
12    False
Name: TS, dtype: bool
ts["Flagg"] = [0 for _ in range(ts.size)]
for ix, hour in enumerate (ts["TS"]):
    for jx, end in enumerate(end_df):
        ts["Flagg"][ix] = check_if(start_df[jx], hour, end_df[jx])