如何仅对0到634行的total_deaths除以total_cases生成CFR新列

你原来的代码是对整列进行运算赋值，所以会覆盖所有行的CFR值，只需锁定0-634行的区间做运算和赋值即可：

修正后代码 #

如果你的数据行索引是默认的从0开始的连续整数，用loc写法：

import numpy as np
# 先初始化CFR列，未指定计算的行默认设为空值
data['CFR'] = np.nan
# 仅对0到634行计算病死率
data.loc[0:634, 'CFR'] = np.round(
    data.loc[0:634, 'total_deaths'] / data.loc[0:634, 'total_cases'] * 100,
    decimals=3
)

如果你的行索引不是默认连续整数，需要按行位置选取，用iloc写法（注意iloc切片为左闭右开，选0-634行需要写0:635）：

import numpy as np
data['CFR'] = np.nan
# 获取各列的位置索引
cfr_idx = data.columns.get_loc('CFR')
death_idx = data.columns.get_loc('total_deaths')
case_idx = data.columns.get_loc('total_cases')

data.iloc[0:635, cfr_idx] = np.round(
    data.iloc[0:635, death_idx] / data.iloc[0:635, case_idx] * 100,
    decimals=3
)

注意事项 #

• 计算前建议先过滤total_cases为0的行，避免出现除零错误，可在运算前加筛选条件：

  # 以loc写法为例，iloc同理
  valid_data = data.loc[0:634].query("total_cases != 0")
  data.loc[valid_data.index, 'CFR'] = np.round(valid_data['total_deaths'] / valid_data['total_cases'] * 100, 3)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luci Fern