我有一个Dataframe，它有三列。nums 有一些值可以使用。b 始终是 1 或 0 和 result 列，目前除了第一行外，其他地方都是零（因为我们必须有一个初始值来处理）.数据框看起来像这样。
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 0
2 30.0 1 0
3 29.1 1 0
4 20.0 0 0
...
我想从第二行开始查看数据框中的每一行，进行一些计算，并将结果存储在数据框中。result 列。由于我正在处理大文件，我需要一种方法来使这个操作快速进行，所以我想用类似于 apply.
我想做的计算是取值在 nums 并在 result 来自 以前 行，如果在 当前 櫂 b 坳是 0 那么，我想（例如）添加的是 num 和 result 从上一行开始。如果 b 在该行是 1 比如说，我想把它们减去。
我试过用 apply 但我无法访问前一行，而且很遗憾的是，如果我设法访问前一行，数据框架似乎不会更新结果列，直到最后。
我也试过使用这样的循环，但对于我正在处理的大文件来说太慢了。
for i in range(1, len(df.index)):
row = df.index[i]
new_row = df.index[i - 1] # get index of previous row for "nums" and "result"
df.loc[row, 'result'] = some_calc_func(prev_result=df.loc[new_row, 'result'], prev_num=df.loc[new_row, 'nums'], \
current_b=df.loc[row, 'b'])
some_calc_func 看起来像这样（只是一个一般的例子）。
def some_calc_func(prev_result, prev_num, current_b):
if current_b == 1:
return prev_result * prev_num / 2
else:
return prev_num + 17
请回答以下问题 some_calc_func
如果你想保留函数 some_calc_func 而不是使用另一个库，你不应该试图在每次迭代时访问每个元素，你可以使用 zip 在列nums和b之间进行移位，因为你试图从前一行访问nums，并在每次迭代时将prev_res保存在内存中。另外，在每次迭代时，我们都会将prev_res保存在内存中。append 的列表，而不是数据框，并在循环之后将列表分配给列。
prev_res = df.loc[0, 'result'] #get first result
l_res = [prev_res] #initialize the list of results
# loop with zip to get both values at same time,
# use loc to start b at second row but not num
for prev_num, curren_b in zip(df['nums'], df.loc[1:, 'b']):
# use your function to calculate the new prev_res
prev_res = some_calc_func (prev_res, prev_num, curren_b)
# add to the list of results
l_res.append(prev_res)
# assign to the column
df['result'] = l_res
print (df) #same result than with your method
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 37.0
2 30.0 1 407.0
3 29.1 1 6105.0
4 20.0 0 46.1
现在，在数据框df为5000行的情况下，我得到了。
%%timeit
prev_res = df.loc[0, 'result']
l_res = [prev_res]
for prev_num, curren_b in zip(df['nums'], df.loc[1:, 'b']):
prev_res = some_calc_func (prev_res, prev_num, curren_b)
l_res.append(prev_res)
df['result'] = l_res
# 4.42 ms ± 695 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
而用你原来的方案，速度慢了750倍左右
%%timeit
for i in range(1, len(df.index)):
row = df.index[i]
new_row = df.index[i - 1] # get index of previous row for "nums" and "result"
df.loc[row, 'result'] = some_calc_func(prev_result=df.loc[new_row, 'result'], prev_num=df.loc[new_row, 'nums'], \
current_b=df.loc[row, 'b'])
#3.25 s ± 392 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
编辑用另一个叫 numba，如果函数 some_calc_func 可以方便地使用Numba装饰器。
from numba import jit
# decorate your function
@jit
def some_calc_func(prev_result, prev_num, current_b):
if current_b == 1:
return prev_result * prev_num / 2
else:
return prev_num + 17
# create a function to do your job
# numba likes numpy arrays
@jit
def with_numba(prev_res, arr_nums, arr_b):
# array for results and initialize
arr_res = np.zeros_like(arr_nums)
arr_res[0] = prev_res
# loop on the length of arr_b
for i in range(len(arr_b)):
#do the calculation and set the value in result array
prev_res = some_calc_func (prev_res, arr_nums[i], arr_b[i])
arr_res[i+1] = prev_res
return arr_res
最后，调用它像
df['result'] = with_numba(df.loc[0, 'result'],
df['nums'].to_numpy(),
df.loc[1:, 'b'].to_numpy())
而用timeit，我比我用zip的方法又快了约9倍，而且速度还可以随着大小的增加而增加。
%timeit df['result'] = with_numba(df.loc[0, 'result'],
df['nums'].to_numpy(),
df.loc[1:, 'b'].to_numpy())
# 526 µs ± 45.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
注意，根据您的实际情况，使用Numba可能会有问题。some_calc_func
IIUC。
>>> df['result'] = (df[df.result.eq(0)].b.replace({0: 1, 1: -1}) * df.nums
).fillna(df.result).cumsum()
>>> df
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 42.0
2 30.0 1 12.0
3 29.1 1 -17.1
4 20.0 0 2.9
解释。
# replace 0 with 1 and 1 with -1 in column `b` for rows where result==0
>>> df[df.result.eq(0)].b.replace({0: 1, 1: -1})
1 1
2 -1
3 -1
4 1
Name: b, dtype: int64
# multiply with nums
>>> (df[df.result.eq(0)].b.replace({0: 1, 1: -1}) * df.nums)
0 NaN
1 22.0
2 -30.0
3 -29.1
4 20.0
dtype: float64
# fill the 'NaN' with the corresponding value from df.result (which is 20 here)
>>> (df[df.result.eq(0)].b.replace({0: 1, 1: -1}) * df.nums).fillna(df.result)
0 20.0
1 22.0
2 -30.0
3 -29.1
4 20.0
dtype: float64
# take the cumulative sum (cumsum)
>>> (df[df.result.eq(0)].b.replace({0: 1, 1: -1}) * df.nums).fillna(df.result).cumsum()
0 20.0
1 42.0
2 12.0
3 -17.1
4 2.9
dtype: float64
根据你在评论中的要求，我想不出没有循环的办法。
c1, c2 = 2, 1
l = [df.loc[0, 'result']] # store the first result in a list
# then loop over the series (df.b * df.nums)
for i, val in (df.b * df.nums).iteritems():
if i: # except for 0th index
if val == 0: # (df.b * df.nums) == 0 if df.b == 0
l.append(l[-1]) # append the last result
else: # otherwise apply the rule
t = l[-1] *c2 + val * c1
l.append(t)
>>> l
[20.0, 20.0, 80.0, 138.2, 138.2]
>>> df['result'] = l
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 20.0
2 30.0 1 80.0 # [ 20 * 1 + 30 * 2]
3 29.1 1 138.2 # [ 80 * 1 + 29.1 * 2]
4 20.0 0 138.2
看起来够快了，但没有测试大样本。
你有一个f(...)可以应用，但不能应用，因为你需要保留一个内存（以前的）行。你可以用一个闭包或者一个类来实现。下面是一个类的实现。
import pandas as pd
class Func():
def __init__(self, value):
self._prev = value
self._init = True
def __call__(self, x):
if self._init:
res = self._prev
self._init = False
elif x.b == 0:
res = x.nums - self._prev
else:
res = x.nums + self._prev
self._prev = res
return res
#df = pd.read_clipboard()
f = Func(20)
df['result'] = df.apply(f, axis=1)
你可以替换 __call__ 随心所欲 some_calc_func 体。
我意识到这是@Prodipta的答案所要表达的，但这种方法使用了 global 关键字来代替，以记住每次迭代的前一个结果。apply:
prev_result = 20
def my_calc(row):
global prev_result
i = int(row.name) #the index of the current row
if i==0:
return prev_result
elif row['b'] == 1:
out = prev_result * df.loc[i-1,'nums']/2 #loc to get prev_num
else:
out = df.loc[i-1,'nums'] + 17
prev_result = out
return out
df['result'] = df.apply(my_calc, axis=1)
您的示例数据的结果。
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 37.0
2 30.0 1 407.0
3 29.1 1 6105.0
4 20.0 0 46.1
这是一个速度测试，就像@Ben T的答案一样 不是最好的，但也不是最差的？
In[0]
df = pd.DataFrame({'nums':np.random.randint(0,100,5000),'b':np.random.choice([0,1],5000)})
prev_result = 20
%%timeit
df['result'] = df.apply(my_calc, axis=1)
Out[0]
117 ms ± 5.67 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
重新使用你的循环和some_calc_func。
我使用了你的循环，并将其缩减到最低限度，如下所示
for i in range(1, len(df)):
df.loc[i, 'result'] = some_calc_func(df.loc[i, 'b'], df.loc[i - 1, 'result'], df.loc[i, 'nums'])
和 some_calc_func 实现方式如下
def some_calc_func(bval, prev_result, curr_num):
if bval == 0:
return prev_result + curr_num
else:
return prev_result - curr_num
结果如下
nums b result
0 20.0 1 20.0
1 22.0 0 42.0
2 30.0 1 12.0
3 29.1 1 -17.1
4 20.0 0 2.9