python - 如何高效地实现这种差分运算呢？

Question

我想从现有数据框架构建一个数据框架，其中每行的每个值都取决于前一个值。我有一个初始值 v0 作为起点。我举个例子

In [126]:import pandas as pd

In [127]: df = pd.DataFrame([1.0, 1.1, 1.2, 1.3])

In [128]: df_result = df.copy()

In [129]: v0 = 10

In [130]: for i in range(1, len(df.index)):
     ...:     df_result.iloc[i, 0] = df.iloc[i, 0]*df_result.iloc[i-1, 0]
     ...: 

In [131]: df_result
Out[131]: 
       0
0  1.000
1  1.100
2  1.320
3  1.716

在[132]中:

我的问题是关于for循环的。我怎样才能更有效地写这个？

Answer 1

我相信首先需要numpy.insert将 v0 值设置为第一个位置，然后调用 numpy.cumprod :

df = pd.DataFrame([1.0, 1.1, 1.2, 1.3], columns=['r'])
v0 = 10

df['n'] = np.cumprod(np.insert(df['r'].values[1:], 0, v0))
print (df)
     r      n
0  1.0  10.00
1  1.1  11.00
2  1.2  13.20
3  1.3  17.16