python - Pandas :将一列的起始值乘以组内另一列的每个值

Question

我有一些客户的起始值和一些 future 预期增长率。

这是一个简单的示例数据框:

df = pd.DataFrame([['A',1,10,np.nan],['A',2,10,1.2],['A',3,10,1.15],
                  ['B',1,20,np.nan],['B',2,20,1.05],['B',3,20,1.2]],columns = ['Cust','Period','startingValue','Growth'])
print df 

  Cust  Period  startingValue  Growth
0    A       1             10     NaN
1    A       2             10    1.20
2    A       3             10    1.15
3    B       1             20     NaN
4    B       2             20    1.05
5    B       3             20    1.20

对于每个 Cust，我想将起始值乘以增长率，然后将该值结转到下一个时期。我可以使用 groupby-apply 或丑陋的 for 循环来完成此操作，但我希望有一些更快的矢量化方法来执行此操作。我曾希望有一些 .fill() 魔法，你可以在向下填充时乘以另一列。输出应该如下所示:

 Cust  Period  startingValue  Growth  Pred_val
0    A       1             10     NaN      10.0
1    A       2             10    1.20      12.0
2    A       3             10    1.15      13.8
3    B       1             20     NaN      20.0
4    B       2             20    1.05      21.0
5    B       3             20    1.20      25.2

想法？

Answer 1

您可以使用 cumprod 函数进行累积乘积:

df['Pred_val'] = df.Growth.fillna(1).groupby(df.Cust).cumprod()*df.startingValue