python - 通过乘法增加特定行，直到列的总和满足条件

Question

我有一个包含 4 列的数据框，我想要执行以下步骤(最好在一个代码中):- 过滤 4 列之和低于 0.9 的行- 将每行中的每个单元格相乘，使该行的总和为 0.9- 如果任何单元格中有 0，则该单元格保持不变(因为 0 与任何值相乘仍为 0)- 最后显示所有行，以及未更改的行

这是一个示例数据框:

df = pd.DataFrame({'A':[0.03, 0.0, 0.7],
           'B': [0.1234, 0.4, 0.333],
           'C': [0.5, 0.4, 0.0333]})


print (df)
  Name    A    B    C   
0 Bread  0.03 0.1234 0.5000 
1 Butter 0.00 0.4000 0.4000
2 Cheese 0.70 0.3330 0.0333 

Sum = df["A"]+df["B"]+df["C"]
print (Sum)

0    0.6534
1    0.8000
2    1.0663

现在只有第 0 行和第 1 行会受到算法的影响

我用过这个，它在这里部分起作用:

df = df4.mul(0.9/df4.sum(axis=1),axis=0)

但我现在知道如何仅处理 A 到 C 列，以及如何首先按总和低于 0.9 的行进行筛选，然后如何再次显示所有行。

所以我想要的结果是这样的:

print (df)
   Name     A         B         C
0  Bread    0.0414  0.170292  0.690000
1  Butter   0.0000  0.452000  0.452000
2  Cheese   0.70    0.3330   0.0333

重要的是，所有列(包括产品列)和行都应该仍然存在，并且格式是包含所有行的数据框。我只添加了下面的 sum 函数来查看它们加起来是否为 0.9 或更多。

Sum = df["A"]+df["B"]+df["C"]
    print (Sum)

0    0.9
1    0.9
2    1.0663

Answer 1

IIUC

s = df.sum(1)
df.update(df.div(s / .9, axis=0)[s < .9])

df.sum(1)

0    0.9000
1    0.9000
2    1.0663
dtype: float64