Python Pandas使用先前的行值更新行中的值

Question

我必须使用先行值来计算新值。我有很多行，我不想使用循环，因为这需要花费很多时间，我尝试了shift，但是我认为这样做没有帮助，或者我可能不知道如何使用它。

这里是关于我想做什么的小例子。

我有一个数据框

df = pd.DataFrame({'A': [4,2,3,2], 'B': [2, 3,4,5]})  
In [273]: df                                                                                   
Out[273]:  
   A  B   
0  4  2  
1  2  3  
2  3  4 
3  2  5  

我想创建新列'C'：

• C的第一值是A的第一值
• C的第二个值，取C的第一个值并加B（第二个），
• C的第三值，取C的第二个值，然后加上B（第三个），以获得类似的结果（最终结果）

In [273]: df                                                                                   
Out[273]: 
   A  B    C
0  4  2  4.0
1  2  3  7.0
2  3  4  11.0
3  2  5  16.0

我真的不想使用循环或应用，所以如果我真的想知道另一种快速方法。

非常感谢

Answer 1

您正在寻找一个累加除法，因此可以通过.cumprod()方法获得累加prod方法的逆。

唯一的技巧是您要以列A的第一个值或B开头，因此您需要乘以A的第一个值和B的第一个值

df['C'] =  1/df['B'].cumprod()*df.loc[0,'B'] * df.loc[0,'A']

#   A   B   C
#0  4   2   4.000000
#1  2   3   1.333333
#2  3   4   0.333333
#3  2   5   0.066667

Answer 2

要添加到现有答案中：如果效率很重要，我认为积累往往会更快（尽管它会增加另一个依赖性）：

from itertools import accumulate
df['C'] = df['A'].values[0] + list(accumulate(np.append(0, df['B'].values[1:])))

Answer 3

使用Series.where +Series.where得到累积除法：

Series.cumprod

Answer 4

使用Series.where +Series.where得到累积除法：

Series.cumprod