python - 使用以数字数组命名的列迭代 DataFrame

Question

所以我有以下代码:

rang=np.linspace((0.8*Sclose), (1.2*Sclose), 100)
ts=[6, 5, 10, 15]
df=pd.DataFrame(index=rang, columns=list(ts))

给出:

In[138]: df.head()
Out[138]: 
           6.0  5.0  10.0 15.0
209.040000  NaN  NaN  NaN  NaN
210.095758  NaN  NaN  NaN  NaN
211.151515  NaN  NaN  NaN  NaN
212.207273  NaN  NaN  NaN  NaN
213.263030  NaN  NaN  NaN  NaN

这就是我想要的。接下来我想做的是通过将列名和此时的索引解析为将返回值的方法来填充列。

def method1(x, y): 
    return (x+y), (x*y)

for x, y in list(ts), range(len(df.index)):
     df[x][y]=method1(x, df.index[y])[0]

但这不起作用。另请注意，ts 中的长度和值在我运行代码的大多数时候都会有所不同，因此它需要足够灵活才能处理该问题。这就是为什么我尝试了我所做的循环。

Answer 1

更新:

In [294]: def method1(x, y):
     ...:     return x + 10*y
     ...:

In [295]: from itertools import product

In [296]: data = np.array([method1(x, y) for x,y in product(df.index, df.columns)]) \
                   .reshape(df.shape)

In [297]: pd.DataFrame(data, df.index, df.columns)
Out[297]:
                  6.0         5.0         10.0        15.0
209.040000  269.040000  259.040000  309.040000  359.040000
210.095758  270.095758  260.095758  310.095758  360.095758
211.151515  271.151515  261.151515  311.151515  361.151515
212.207273  272.207273  262.207273  312.207273  362.207273
213.263030  273.263030  263.263030  313.263030  363.263030

<小时/>

旧答案:

使用np.add.outer() .

演示:

In [257]: df
Out[257]:
            6.0   5.0   10.0  15.0
209.040000   NaN   NaN   NaN   NaN
210.095758   NaN   NaN   NaN   NaN
211.151515   NaN   NaN   NaN   NaN
212.207273   NaN   NaN   NaN   NaN
213.263030   NaN   NaN   NaN   NaN

In [258]: df = pd.DataFrame(np.add.outer(df.index, df.columns), df.index, df.columns)

In [259]: df
Out[259]:
                  6.0         5.0         10.0        15.0
209.040000  215.040000  214.040000  219.040000  224.040000
210.095758  216.095758  215.095758  220.095758  225.095758
211.151515  217.151515  216.151515  221.151515  226.151515
212.207273  218.207273  217.207273  222.207273  227.207273
213.263030  219.263030  218.263030  223.263030  228.263030

注意:此解决方案假定 df.index 和 df.columns 都是数字数据类型。如果不是这种情况，请事先将它们转换为数字数据类型。