Pandas高效数据处理：快速查找上方较大数值的计数
本文介绍使用Pandas高效处理数据，解决在DataFrame中查找特定列当前行值上方比其大的数据个数的问题。 具体问题：给定一个三列DataFrame，需要添加一列col4，col4的值表示从当前行col3的值向上查找，直到遇到第一个大于当前值的值，计算两者之间包含的行数。
示例DataFrame如下：
col1 col2 col3 0 5.5 2.5 10.0 1 2.0 4.5 1.0 2 2.5 5.2 8.0 3 4.5 5.8 4.8 4 4.6 6.3 9.6 5 4.1 6.4 9.0 6 5.1 2.3 3.0 7 5.1 2.3 11.1 8 5.1 2.3 10.0 9 5.1 2.3 11.1 10 5.1 2.3 20.0 11 5.1 2.3 31.0 12 5.1 2.3 5.0
目标是添加col4列，满足上述条件。例如，第4行col3值为9.6，向上查找，直到遇到大于9.6的值（第7行11.1），之间有3行（第4,5,6行），所以col4值为3。
循环方法效率低，以下使用NumPy的矩阵运算，避免显式循环：
import numpy as np import pandas as pd data = [[5.5, 2.5, 10.0], [2.0, 4.5, 1.0], [2.5, 5.2, 8.0],[4.5, 5.8, 4.8], [4.6, 6.3, 9.6],[4.1, 6.4, 9.0],[5.1, 2.3, 3],[5.1, 2.3, 11.1],[5.1, 2.3, 10],[5.1, 2.3, 11.1],[5.1, 2.3, 20],[5.1, 2.3, 31],[5.1, 2.3, 5]] df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3']) df['col4'] = [np.sum(df['col3'][:i+1].values > val) for i, val in enumerate(df['col3'])] print(df)
代码定义一个列表推导式，遍历DataFrame，使用NumPy的sum函数高效计算比当前值大的元素个数。此方法在处理大量数据时，效率远高于循环方法。
