python - 有没有办法将先前计算的行值与 Pandas Dataframe 中不同列的总和一起使用？

Question

我有以下数据框:

                     A          B
2021-05-19 07:00:00  Nan        Nan
2021-05-19 07:30:00  0.00       Nan
2021-05-19 08:00:00  0.00       Nan
2021-05-19 08:30:00  0.00       Nan
2021-05-19 09:00:00  19.91      Nan
2021-05-19 09:30:00  0.11       Nan
2021-05-19 10:00:00  0.00       Nan
2021-05-19 10:30:00  22.99      Nan
2021-05-19 11:00:00  0.00       Nan

要求:

                     A          B
2021-05-19 07:00:00  Nan        0.00
2021-05-19 07:30:00  0.00       0.00
2021-05-19 08:00:00  0.00       0.00
2021-05-19 08:30:00  0.00       0.00
2021-05-19 09:00:00  19.91      3.32
2021-05-19 09:30:00  0.11       2.78
2021-05-19 10:00:00  0.00       2.32
2021-05-19 10:30:00  22.99      5.76
2021-05-19 11:00:00  0.00       4.80

B列的计算:

B1 = A1
B2 = ((B1*5)+A2)/6
B3 = ((B2*5)+A3)/6
B4 = ((B3*5)+A4)/6
etc.

我已经尝试在 Python 中使用 shift 函数进行计算，但这不起作用，如果有人能在正确的方向上帮助我，那就太好了。

Answer 1

您可以遍历 DataFrame 并设置列 B作为 B 的每个值取决于它自己以前的值(value)。

for i, date in enumerate(df.index):
    if i==0:
        df.at[date, "B"] = 0
    else:
        df.at[date, "B"] = (df["B"].iat[i-1]*5+df.at[date, "A"])/6
df
>>
                         A         B
2021-05-19 07:00:00   0.00  0.000000
2021-05-19 07:30:00   0.00  0.000000
2021-05-19 08:00:00   0.00  0.000000
2021-05-19 08:30:00   0.00  0.000000
2021-05-19 09:00:00  19.91  3.318333
2021-05-19 09:30:00   0.11  2.783611
2021-05-19 10:00:00   0.00  2.319676
2021-05-19 10:30:00  22.99  5.764730
2021-05-19 11:00:00   0.00  4.803942