Python/Pandas按行循环拼接数据：基于条件生成新列

嘿，我懂你要实现的需求啦！就是要以A列值为1的行作为分割点，把每个分割段里的B列值依次拼接起来，填充到对应的C列里对吧？其实不用写显式循环，用Pandas的分组和累积操作就能轻松搞定，而且效率比循环高多了～

步骤详解 #

首先，先还原你的示例数据：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1,2,3,4,1,2,1,2,3],
    'B': [4,3,1,2,5,4,2,2,4]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来我们需要给每个以A=1开头的数据块创建分组标识：

# 每当遇到A列值为1的行，就创建一个新的分组
df['group'] = (df['A'] == 1).cumsum()

然后在每个分组内，对B列的数值做字符串累积拼接（必须转成字符串，不然会变成数值相加）：

# 分组内累积拼接B的字符串形式，生成C列
df['C'] = df.groupby('group')['B'].apply(lambda x: x.astype(str).cumsum())

最后可以删掉临时的group列：

df = df.drop('group', axis=1)

最终结果 #

运行完上面的代码后，你的DataFrame会变成：

A  B     C
0  1  4     4
1  2  3    43
2  3  1   431
3  4  2  4312
4  1  5     5
5  2  4    54
6  1  2     2
7  2  2    22
8  3  4   224

逻辑说明 #

1. (df['A'] == 1).cumsum()：这个操作会把每一行标记为一个分组号，每当遇到A=1的行，分组号就加1，这样就把所有连续的行按A=1分割成了独立的组。
2. groupby('group')['B'].apply(lambda x: x.astype(str).cumsum())：在每个分组内，先把B列的数值转成字符串，然后用cumsum()对字符串做累积拼接——这个方法对字符串的作用就是把前面所有元素依次连起来，正好符合你“此前拼接的B列值 + 当前B列值”的需求。

如果你的B列本身已经是字符串类型，那可以去掉astype(str)，直接用x.cumsum()就好啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jimmym91