使用上一行创建具有值的新 Pandas DataFrame 列答案

【问题标题】：Create New Pandas DataFrame Column with Values using Previous Row使用上一行创建具有值的新 Pandas DataFrame 列
【发布时间】：2018-03-02 06:52:05
【问题描述】：

如果我们有一个包含以下值的 Pandas DataFrame

            x          
date
2017-07-30  1
2017-07-31  2
2017-08-01  3
2017-08-02  4

我们如何创建一个新列y，其值是使用

today's y = 2*(previous day's y) + (today's x)

对于最早的日期，y 将是 1

预期结果：

            x       y     
date
2017-07-30  1       1
2017-07-31  2       4
2017-08-01  3       11
2017-08-02  4       26

尝试：

import pandas as pd 

d = {
    'date': ['2017-07-30', '2017-07-31', '2017-08-01', '2017-08-02'],
    'x': [1,2,3,4]
}
df = pd.DataFrame.from_dict(d).set_index('date')
df['y'] = 1
df['y'] = df['y'].shift(1)*2 + df['x']
print(df)

尝试的结果

            x    y
date
2017-07-30  1  NaN
2017-07-31  2  4.0
2017-08-01  3  5.0
2017-08-02  4  6.0

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas numpy

【解决方案1】：

IIUC..cumsum?

df.x.cumsum()
Out[864]: 
date
2017-07-30     1
2017-07-31     3
2017-08-01     6
2017-08-02    10
Name: x, dtype: int64

更新

n=2
s=n**(np.arange(len(df)))[::-1]
df.x.rolling(window=len(df),min_periods=1).apply(lambda x : sum(x*s[-len(x):]))
Out[894]: 
date
2017-07-30     1.0
2017-07-31     4.0
2017-08-01    11.0
2017-08-02    26.0
Name: x, dtype: float64

【讨论】：

是否有更通用的解决方案来处理today's y = 2*(previous day's y) + (today's x) 之类的问题。更新了问题。
@Nyxynyx 这将涉及一些数学问题，请稍等

【解决方案2】：

您描述的是递归计算，在 pandas 中，一般的做法是使用带有自定义函数的 expanding 对象：

from functools import reduce  # Python 3
df['x'].expanding().apply(lambda r: reduce(lambda prev, value: 2*prev + value, r))
Out: 
date
2017-07-30     1.0
2017-07-31     4.0
2017-08-01    11.0
2017-08-02    26.0
Name: x, dtype: float64

有关expanding 性能的详细讨论，请参阅one of my previous answers。（tl;dr：for 循环通常更好。）

【讨论】：