python pandas 在迭代期间更新与先前更新的行相关的列值

Question

如何使我的代码更好，因为我确信必须有更简洁的解决方案。我试图用 pandas apply 解决它(但它不使用更新的值但将旧值保留在内存中)。我应该使用某种函数返回生成器对象吗？ 迭代行？也许我可以用 cumsum 或 cumprod 以某种方式解决它？

import pandas as pd


df = pd.DataFrame(data={'val':[0, 0.2, 0.1, 0.5, -0.6]})

prev = 100
val = []

for i in df['val'].tolist():
    prev = prev * i + prev
    val.append(prev)

df['val'] = val

我想根据等式更新列值:

n = given value e.g. 100
v0 = 0, v1 = 0.2 etc. 
y0 = n * v0 + n
y1 = y0 * v1 + y0
y2 = y1 * v2 + y1
etc. 

Answer 1

您可以使用:

df['val'] = 100 * (df['val'] + 1).cumprod()

之所以可行，是因为您的表达式可以重写:

for i in df['val'].tolist():
    prev *= (i + 1)