如何根据多个条件动态创建列

Question

所以我遇到了以下问题：

我有一个 dataframe 就像下面的一样，其中time_diff_float是每行与上面行之间的时间差（以分钟为单位）。 因此，例如，在value = 1 20 分钟后我有value = 4 。

value | time_diff_float
1       NaN
4       20
3       13
2       55
5       08
7       15

首先，我必须检查两行之间的时间差是否 < 60（一小时），并使用公式rem = value (from row above) * lambda ** time difference between 2 rows创建一列。 我的 lambda 是一个常数，值为 0.97。

然后，如果每行和上面 2 行之间的时间差仍然低于 60，我必须重新做同样的事情，比较每行和上面的 2 行。 然后我必须做同样的事情比较上面的 3 行等等。

为此，我编写了以下代码：

df.loc[df['time_diff_float'] < 60, 'rem_1'] = df['value'].shift() * (lambda_ ** (df['time_diff_float'] - 1))
df.loc[df['time_diff_float'] + df['time_diff_float'].shift() < 60, 'rem_2'] = df['value'].shift(2) * (lambda_ ** (df['time_diff_float'] + df['time_diff_float'].shift() - 1))
df.loc[df['time_diff_float'] + df['time_diff_float'].shift() + df['time_diff_float'].shift(2) < 60, 'rem_3'] = df['value'].shift(3) * (lambda_ ** (df['time_diff_float'] + df['time_diff_float'].shift() + df['time_diff_float'].shift(2) - 1))

我的问题是：由于我必须使用我拥有的实际值至少重新执行此操作 10 次（甚至更多），有没有办法动态创建“rem 列”？

提前致谢！

Answer 1

您可以保存数据掩码，然后在每次循环中更新它：

n = 3
for i in range(1, n):
    if (i==1):
        mask = df['time_diff_float']
        df.loc[mask, 'rem_' +str(i)] = df['value'].shift() * (lambda_ ** (mask - 1))

    else:
        mask += df['time_diff_float'].shift(i-1)
        df.loc[mask < 60, 'rem_'+str(i)] = df['value'].shift(i) * (lambda_ ** (mask - 1))