如何在 pandas 中执行滚动求和和乘法？ [关闭]
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【中文标题】如何在 pandas 中执行滚动求和和乘法？ [关闭]【英文标题】：How to perform a rolling summation and multiplication in pandas? [closed] 【发布时间】：2020-12-20 12:53:32 【问题描述】：我有以下熊猫数据框：
df = pd.DataFrame([[100,100,0,0,0,0,0,0,0,0],[1.03, 1.02, 0.97, 1.02, 0.92, 1.08, 1.03 ,1.02, 1.03, 0.98],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]]).T
df.index = ['2017-12-30', '2017-12-30', '2017-12-31','2018-01-01','2018-01-01',
'2018-01-02','2018-01-02','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-03']
有输出：
0 1 2
2017-12-30 100.0 1.03 0.0
2017-12-30 100.0 1.02 0.0
2017-12-31 0.0 0.97 0.0
2018-01-01 0.0 1.02 0.0
2018-01-01 0.0 0.92 0.0
2018-01-02 0.0 1.08 0.0
2018-01-02 0.0 1.03 0.0
2018-01-02 0.0 1.02 0.0
2018-01-03 0.0 1.03 0.0
2018-01-03 0.0 0.98 0.0
但是，我想将此 DataFrame 转换为如下所示的 DataFrame：
0 1 2
2017-12-30 100.00 1.03 3.0
2017-12-30 100.00 1.02 2.0
2017-12-31 105.00 0.97 -3.15
2018-01-01 101.85 1.02 2.037
2018-01-01 101.85 0.92 -8.15
2018-01-02 95.737 1.08 7.65
2018-01-02 95.737 1.03 2.87
2018-01-02 95.737 1.02 1.91
2018-01-03 108.17 1.03 3.25
2018-01-03 108.17 0.98 -2.16
2018-01-04 109.26 np.nan np.nan
执行的计算如下： 计算最后一列的前 2 个值。
100 * (1.03-1) = 3
100 * (1.02 -1) = 2
那么第一列的第三个值将是：
100 + 3 + 2 = 105
计算最后一列第三行的值。
105 * (0.97-1) = -3.15
那么第一列中的第四个和第五个值（与日期相关）将是：
105 -3.15 = 101.85
计算最后一列的第四个和第五个值。
101.85 * (1.02-1) = 2.037
101.85 * (0.92-1) = -8.15
这个过程一直持续到所有的值都被填满为止。
Columns 2 是 column 0 乘以 column 1 - 1。 Columns 0 由 summation 的过去（时间相关）值 column 2 得出。
每一天的每一行在第 0 列都有相同的值。这是通过对第 2 列的过去（在此特定日期之前）值求和来实现的。
一切都会有帮助！
【问题讨论】：
我不完全理解你的公式。看起来df[2] 的值取决于df[0]，但df[0] 的值取决于df[1] 的值。比如df[1]103的第二个值为什么不是？
看起来像一个递归。如果您不想使用封闭形式的解决方案（如果存在），那么 for 循环就是要走的路。
我添加了一些 cmets 来澄清一下。 df[1] 的值不依赖于任何其他值。是的，它确实看起来像一个 for 循环。
你的真实数据框的大小是多少？
你是对的！很抱歉这个错误。
【参考方案1】：
由于您只有 3000 多行并且矢量化这些操作很困难，您可以使用循环 for。
#initiate varaibles
res_col2 = []
res_col0 = []
s = 0 # same date result sum
# initiate values
mult = df.iloc[0,0]
idx0 = df.index[0]
# loop with iteritems, not too bad with 3000 rows
for idx, val in (df[1]-1).iteritems(): #note the -1 is here already
# update the mult and idx0 in case of not same date
if idx != idx0:
mult += s
idx0 = idx
s = 0
# calculate the result
r = mult*val
s += r
res_col2.append(r)
res_col0.append(mult)
df[0] = res_col0
df[2] = res_col2
你会得到：
print(df)
0 1 2
2017-12-30 100.00000 1.03 3.000000
2017-12-30 100.00000 1.02 2.000000
2017-12-31 105.00000 0.97 -3.150000
2018-01-01 101.85000 1.02 2.037000
2018-01-01 101.85000 0.92 -8.148000
2018-01-02 95.73900 1.08 7.659120
2018-01-02 95.73900 1.03 2.872170
2018-01-02 95.73900 1.02 1.914780
2018-01-03 108.18507 1.03 3.245552
2018-01-03 108.18507 0.98 -2.163701
【讨论】：
以上是关于如何在 pandas 中执行滚动求和和乘法？ [关闭]的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章