如何通过“apply()”使用前一行值计算 DataFrame 中的列？

使用 apply() 迭代 DataFrame 并考虑先前的值

在 pandas 中，apply() 函数通常用于将函数应用于 DataFrame 的每一行。然而，当也使用相同的 apply() 方法计算前一行值时，就会出现挑战。

考虑以下 DataFrame：

Index_Date	A	B	C	D
2015-01-31	10	10	NaN	10
2015-02-01	2	3	NaN	22
2015-02-02	10	60	NaN	280
2015-02-03	10	100	NaN	250

目标是派生列 C：

• 对于 2015-01-31，将其设置为 D 的值。
• 对于后续行，将 C 的前一行值乘以 A 的当前行值，然后将其添加到B 的当前行值。

解决方案：

为此，我们首先设置 2015-01-31 的 C 初始值：

<code class="python">df.loc[0, 'C'] = df.loc[0, 'D']</code>

然后，我们迭代剩余的行并使用所需的计算更新 C 值：

<code class="python">for i in range(1, len(df)):
    df.loc[i, 'C'] = df.loc[i-1, 'C'] * df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'B']</code>

这些操作后的最终 DataFrame：

Index_Date	A	B	C	D
2015-01-31	10	10	10	10
2015-02-01	2	3	23	22
2015-02-02	10	60	290	280

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