「apply()」関数を使用してパンダの前の行の値に基づいて列を計算する方法

Pandas での前の行の値を使用した計算の適用

Pandas では、データ操作中に前の行の値を計算に組み込むという課題が発生します。珍しい。このようなシナリオの 1 つは、apply() 関数を使用して新しい列を計算するときに前の行の値を使用する必要があることを伴います。

次の構造を持つ DataFrame があるシナリオを考えてみましょう:

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

私たちの目標は、「C」列に計算値を入力することです。最初の行では、「C」は「D」から派生します。後続の行の「C」は、前の行の「C」値と現在の行の「A」値を乗算し、「B」値を加算することによって計算されます。

Approach

これを実現するには、apply() 関数内で初期化と反復を組み合わせて使用​​します。

1. 「D」の値を使用して最初の行の「C」値を初期化します。 .

<code class="python">df.loc[0, 'C'] = df.loc[0, 'D']</code>

2. 残りの行を反復処理し、「C」値を計算します:

<code class="python">for i in range(1, len(df)):
    df.loc[i, 'C'] = df.loc[i - 1, 'C'] * df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'B']</code>

結果

このアプローチでは、「C」列に必要な計算値が効果的に入力されます:

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

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