如何在引用其他行时遍历熊猫数据框行？

Question

在我的代码中，我基于同一数据帧中但另一行中的另一个值，为数据帧中的单元分配一个值。

使用for循环的代码如下：

df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3],'B':[4, 5, 6]})
for i in range(1, df.shape[0]):
    df.loc[i, 'C'] = df.loc[i-1, 'B']

Output:
    A   B   C
0   1   4   NaN
1   2   5   4.0
2   3   6   5.0

这段代码为我提供了我想要的输出，但是代码相当慢。我读到了df.itterrows和df.apply的书，但是由于引用了其他行，因此我无法确定这对我的代码如何起作用。有谁知道在熊猫数据框中引用其他行的一种遍历行的更快方法？

Answer 1

以这种方式更改代码

df.iloc[i]['C'] = df.iloc[i-1]['B']