如何在数据框列中附加值

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在数据框列中附加值

【英文标题】：how to append value in a dataframe column

【发布时间】：2021-07-07 02:47:59

【问题描述】：

我正试图了解我的投资随着时间的推移而发展，但我遇到了一个问题。当我尝试循环初始值 x 变化时，我得到一个完整的 NaN 列

这是代码

value = 1000
total = []

for variation in df["Variation"]:
    value = value * variation
    total.append(value)

我尝试了相同的算法并成功了

list=[1,2,3,4,5]
a = 2
results = []

for x in list:
    a = a * x
    results.append(a)

错在哪里？

【问题讨论】：

您是否要附加完整的变体列？如果在循环中打印变体会发生什么？

您是否尝试遍历 df["Variation"] 中的所有值。您可能需要将 df["Variation"] 转换为列表，然后运行循环

我已经将变体转换为列表并且列表打印完美，当我使时间值仍然不起作用时萌芽。我意识到变异列的第一项是 nan 值，这可能是问题吗？

做的家伙，南是问题。感谢您的帮助

【参考方案1】：

而不是循环，更类似于熊猫的方法是cumprod()：

df = pd.DataFrame('Variation': [1, 2, 3, 4, 5])

value = 2
total = df.Variation.cumprod() * value

# 0      2
# 1      4
# 2     12
# 3     48
# 4    240
# Name: Variation, dtype: int64

根据nan cmets，请注意cumprod() 也可以无缝处理nan：

df = pd.DataFrame('Variation': [np.nan, 2, 3, 4, 5])

value = 2
total = df.Variation.cumprod() * value

# 0      NaN
# 1      4.0
# 2     12.0
# 3     48.0
# 4    240.0
# Name: Variation, dtype: float64

【讨论】：

这比涉及for 循环的其他答案非常好，而且效率更高。 +1

【参考方案2】：

应该这样做

for variation in df["Variation"].tolist():
    value = value * variation
    total.append(value)