python - 如何在 Dataframe 的行级别应用计算？

Question

我正在尝试根据两列预测数据框中的值，但添加前一行的小数位。仅当当前行的存储与前一行相同时才需要发生这种情况。

例如，我希望此数据集的第 2 行预测 Forecast: 9 * Lag: 0.2 + residue(from row 1): 0.7 = 2.5

虽然第 3 行仍应计算 Forecast: 6 * Lag: 1.2 = 7.2(因为商店代码不再是 100)

实现此目标的最佳方法是什么？非常感谢。

import pandas as pd
import numpy as np

data = [{'store':100, 'Forecast':11, 'Lag':0.7}
       , {'store':100,'Forecast':9, 'Lag':0.2}
       , {'store':200,'Forecast':6, 'Lag':1.2}]

df = pd.DataFrame(data)

df['predict']= df['Forecast'] * df['Lag']
df['residue']= df['predict'] - np.fix(df['predict'])

Answer 1

尝试使用 pandas.DataFrame.shift创建具有移位值的列。

df['store_prev'] = df.store.shift(1)
df['lag_prev'] = df.lag.shift(1)

   store  forecast  lag  store_prev  lag_prev
0    100        11  0.7         NaN       NaN
1    100         9  0.2       100.0       0.7
2    200         6  1.2       100.0       0.2

然后你可以apply每行的函数和drop之前创建的临时列。

df['predict'] = df.apply(lambda row: row.forecast * row.lag + row.lag_prev
                         if row.store == row.store_prev
                         else row.forecast * row.lag, axis=1)
df.drop(columns=['store_prev', 'lag_prev'])

   store  forecast  lag  predict
0    100        11  0.7      7.7
1    100         9  0.2      2.5
2    200         6  1.2      7.2