


Comment calculer des valeurs basées sur les données de la ligne précédente à l'aide de la fonction apply de pandas ?
Utilisation de la fonction apply de Pandas pour calculer des valeurs en fonction des valeurs de la ligne précédente
Dans Pandas, la fonction apply permet l'application de fonctions personnalisées à chaque ligne d’un DataFrame. Cela peut s'avérer particulièrement utile lorsque les calculs nécessitent de référencer les valeurs des lignes précédentes du DataFrame.
Considérez le scénario suivant : nous avons un DataFrame avec les colonnes A, B, C et D. Nous devons calculer la colonne C pour la première ligne comme valeur de la colonne D. Par la suite, C pour les lignes suivantes est calculé en multipliant la valeur C de la ligne précédente par la valeur A de la ligne actuelle et en ajoutant le B de la ligne actuelle.
Malgré les tentatives d'utilisation de apply et shift, nous rencontrons une erreur clé due au calcul de C se produisant également dans la fonction apply. Pour résoudre ce problème, nous pouvons adopter l'approche suivante :
-
Calculer explicitement la première ligne :
- Attribuer la valeur de D au première ligne de C en utilisant df.loc[0, 'C'] = df.loc[0, 'D'].
-
Itérer et calculer les lignes suivantes :
-
Utilisez une boucle for pour parcourir les lignes restantes, en calculant C pour chaque ligne comme suit :
- df.loc[i, 'C'] = df.loc[i-1, 'C'] * df.loc[i, 'A'] df.loc[i, 'B']
-
En suivant cette approche, nous nous assurons que C pour chaque ligne est disponible avant de calculer les valeurs des lignes suivantes. Le DataFrame résultant s'alignera sur le résultat souhaité :
Index_Date A B C D 0 2015-01-31 10 10 10 10 1 2015-02-01 2 3 23 22 2 2015-02-02 10 60 290 280
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
