使用相同列的先前行更新Pandas列的行

Question

我有一个Pandas数据框，其中包含以下列：

  

已屏蔽，rolling_mean，cumulative_i

我尝试创建一个新列，其中：

c_（i）= max（0，blocked_i - （rolling_mean_i + k）+ c_（i-1）） - 其中k = 2

我目前的做法是：

    for i in range(df.shape[0]):
        if i > 1:
            df.ix[i, 'cumulative_i'] = max(0, df['blocked'].iloc[i] -(df['rolling_mean'].iloc[i] + k) + df['cumulative_i'].iloc[i - 1])

有更多的pythonic方式吗？

修改

我尝试过以下操作。

    df['cumulative_i'] = np.maximum(0, df['blocked'] - (df['rolling_mean'] + k) + df['cumulative_i'].shift())

在vectorised_output下的第三行。如果我们不加上先前的值213.72（即367.2 - 213.72 = 153.48），则值153.48就是人们得到的值。

如果我只做

，这是我期望的输出

df['cumulative_i'] = np.maximum(0, df['blocked'] - (df['rolling_mean'] + k))