Question

我想迭代df并计算列需要列b和c值的值。公式如下：

    for i in range(1, len(df)):
     df.a[i] = df.b[i-1]*(2**df.c[i])
     df.b[i] = df.a[i]*0.5 + 1

我希望使用apply func或lambda func进行更快的计算，但我不知道何时在python中定义apply函数，如何访问上一行的值？

示例输入（df.a [0] df.b [0] df.c）和预期输出df.a： DF

Answer 1

您需要shift()功能：

In [9]: df = pd.DataFrame({'b': [1,3,13,105], 'c': [1,2,3,4]})

In [10]: df
Out[10]:
     b  c
0    1  1
1    3  2
2   13  3
3  105  4

In [11]: df['a'] = (df.b.shift()*(2**df.c)).fillna(0)

In [12]: df
Out[12]:
     b  c    a
0    1  1    0
1    3  2    4
2   13  3   24
3  105  4  208

In [13]: df.b = df.a*0.5+1

In [14]: df
Out[14]:
     b  c    a
0    1  1    0
1    3  2    4
2   13  3   24
3  105  4  208

In [15]: df[['a','b','c']]
Out[15]:
     a    b  c
0    0    1  1
1    4    3  2
2   24   13  3
3  208  105  4

定义python应用函数，它可以访问前面的行值并将它们用于计算

1 个答案: