数据框以特定方式循环

Question

我有一些数据框对象：

df.head()

A   B   C
0   7   7     
1   3   6     
2   5   5  
3   2   7     
4   4   3  

我想比较例如 n 的 A 和 B ，同时还要使用 C > n-1 创建一个新行，所以说D = A _n * B _n + C _n-1

起初，我使用了通用的python循环，但是我很快意识到对于大型数据集，这非常慢。然后，我开始研究numpy向量化（非常非常快），但我想不出一种获取先前条目的方法。

在保持其美观又快速的同时，我还有什么其他选择？

Answer 1

使用Series.shift

的另一种解决方案

df['D'] = df.A * df.B + df.C.shift(1, fill_value = 0)

---

   A  B  C   D
0  0  7  7   0
1  1  3  6  10
2  2  5  5  16
3  3  2  7  11
4  4  4  3  23