本文详细阐述了在处理Pandas DataFrame列表时，如何实现迭代间存在依赖关系的计算，特别是涉及动态阈值场景。通过一个具体的案例，演示了如何利用字典在每次迭代中传递并更新状态，从而使后续DataFrame的计算能够基于前一个DataFrame的结果进行调整，确保数据处理的逻辑连贯性和准确性。
在数据分析和处理中，我们经常会遇到需要对一系列数据结构（例如Pandas DataFrame列表）进行迭代操作的场景。更具挑战性的是，有时后续迭代的计算逻辑或参数会依赖于前一次迭代的结果。这种“状态传递”的需求在金融建模、时间序列分析或任何需要历史数据影响当前决策的场景中尤为常见。本文将以一个具体的Pandas DataFrame列表迭代计算为例，详细讲解如何高效地处理这种迭代间依赖关系，特别是当计算中涉及动态变化的阈值时。
假设我们有一个包含多个Pandas DataFrame的列表，每个DataFrame都包含ID、i_f、r_f1、r_f2、r_f3等列。我们的目标是为每个DataFrame添加一个r_results列，表示每行数据是否“合格”（1表示合格，0表示不合格）。合格的判断条件如下：
以上就是Pandas DataFrame列表迭代与依赖计算：动态阈值处理指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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