使用熊猫如何逐步增加值并取这些值的总和

Question

（{Not duplicate question）

我的数据集df如下：

time                    Open
2017-01-01 00:00:00     5.2475
2017-01-01 01:00:00     5.2180
2017-01-01 02:00:00     5.2128
...., ....
2017-12-31 23:00:00     5.7388

这是hourly数据集。

我想按+1的增量值乘以10个值，然后取这些值的summation。

例如：

• {{1}是1st value的{​​{1}}
• {{1}是multiplied的{​​{1}}
• 1乘以2nd value，然后在multiplied上重复2，依此类推。
• 然后进行求和，10th value

我做了什么？

我几乎只将每个值乘以相同的数字，如下所示：

10

但是我无法迭代和递增计算。我可以在11th value中进行此操作，但还不能在1中进行。

  

完成value1 + ... + value10之后，我要存储df['Open_Multiply'] = df['Open'] * 1 # Number to multiply   称为Python的新Pandas中multiplication值的**summation**   10 df

中的df2      

（已解决）求和计算：Take the sum of every N rows in a pandas series

Answer 1

使用np.tile和np.arange，然后相乘

df['Open'] * np.tile(np.arange(1,11), len(df))[:len(df)]