未来的最小熊猫数据框

Posted 2023-03-16

【中文标题】未来的最小熊猫数据框

【英文标题】：Future minimum pandas dataframe

【发布时间】：2019-12-21 05:39:43

【问题描述】：

我在 Pandas DataFrame 中有一个时间序列，我想为其添加一个具有（未来）最小值的新列。具体来说，假设我的时间序列中有以下值：

 VAL
 1 
 0 
 4 
 3 
 2 
 3 
 4 

我想找到“向前看”的最小值。例如，前 2 个值的最小值是 0，接下来的三个值是 2（不再考虑 0，因为即使它是整体最小值，它也已经过去了），然后是 3，最后是 4。

 VAL   MIN
 1     0
 0     0
 4     2
 3     2
 2     2
 3     3
 4     4

任何想法如何使用 Pandas 或 Numpy 有效地做到这一点？谢谢！

【参考方案1】：

翻转它，使用np.minimum.accumulate，翻转它 -

In [252]: df['MIN'] = np.minimum.accumulate(df['VAL'][::-1])[::-1]

In [253]: df
Out[253]: 
   VAL  MIN
0    1    0
1    0    0
2    4    2
3    3    2
4    2    2
5    3    3
6    4    4

【参考方案2】：

使用cummin

df['MIN'] = df.VAL[::-1].cummin()[::-1]

---

    VAL  MIN
0    1    0
1    0    0
2    4    2
3    3    2
4    2    2
5    3    3
6    4    4

【参考方案3】：

我们可以使用expanding 和min

df['New']=df.VAL.iloc[::-1].expanding(min_periods=1).min()