pandas 处理表格计算 帮助

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如上图内容，固定列的表格，需要每行进行处理，从最右列向左列依次进行检查，当右列值是0时则为0，当右列值<0的时候，将这个负数与前一列的数据进行运算想加，并更新右列负数列为0，左列为想加运算结果，以此类推，直到最右列值没有负数即可（如果最右列>0，左边列存在<0的数值时不用处理）。我用的方法是pandas遍历行，然后遍历列逐一处理，该表格有约3000多行，执行了6个小时，存在很大问题。求各位帮助，直接付成品代码

私法一下数据可以吗

（如果最右列>0，左边列存在<0的数值时不用处理）这句不太理解是什么意思，最右列已经大于0了，左边列存在小于0的，不是也应该一列一列向左相加过去吗？这种为什么又不处理了？你这个左边列是指靠着最右列的左边那一列，还是最左列？还是只要是最右列左边的列？
参考GPT：我按照我的理解写的一段代码：

import pandas as pd

def process_table(df):
    n_rows, n_cols = df.shape
    right_col = n_cols - 1
    for i in range(n_rows):
        j = right_col
        while j >= 0:
            if j == right_col:
                if df.iloc[i, j] <= 0:
                    df.iloc[i, j] = 0
                j -= 1
            else:
                if df.iloc[i, j] < 0:
                    df.iloc[i, j] += df.iloc[i, j+1]
                    df.iloc[i, j+1] = 0
                elif df.iloc[i, j] == 0:
                    df.iloc[i, j] = 0
                else:
                    j -= 1
    return df

您可以将这个函数用于您的数据框中，例如：

df = pd.read_csv('your_file.csv')
processed_df = process_table(df)

其中，'your_file.csv' 是您的数据文件名，processed_df 是处理后的数据框。
这个方法在处理3000多行的表格时应该很快，因为它避免了逐行、逐列遍历的循环，而是使用了向量化的操作。