Применение вычислений со значениями предыдущих строк в Pandas

В Pandas проблема включения значений предыдущих строк в вычисления во время манипулирования данными не является проблемой необычный. Один из таких сценариев предполагает необходимость использования значения предыдущей строки при вычислении нового столбца с помощью функции apply().

Рассмотрим сценарий, в котором у нас есть DataFrame со следующей структурой:

Index_Date    A   B     C    D
================================
2015-01-31    10   10   Nan   10
2015-02-01     2    3   Nan   22
2015-02-02    10   60   Nan  280
2015-02-03    10  100   Nan  250

Наша цель — заполнить столбец «C» расчетными значениями. Для первой строки «C» является производным от «D». Для последующих строк значение «C» рассчитывается путем умножения значения «C» предыдущей строки на значение «A» для текущей строки и добавления значения «B».

Подход

Для достижения этого мы используем комбинацию инициализации и итерации внутри функции apply().

1. Инициализируем значение 'C' для первой строки, используя значение из 'D' .

df.loc[0, 'C'] = df.loc[0, 'D']

2. Перебрать оставшиеся строки и вычислить значения 'C':

for i in range(1, len(df)):
    df.loc[i, 'C'] = df.loc[i - 1, 'C'] * df.loc[i, 'A']   df.loc[i, 'B']

Результат

Этот подход эффективно заполнит столбец «C» желаемыми расчетными значениями:

Index_Date    A   B    C    D
================================
2015-01-31  10  10   10   10
2015-02-01   2   3   23   22
2015-02-02  10  60  290  280
2015-02-03  10  100  3000  250