使用 pandas 进行循环内的计算

Question

我有这个数据集：

data = {
    'index': [4, 17, 24, 36, 42],
    'High': [805.000000, 1094.939941, 1243.489990, 1201.949951, 1172.839966],
}

我想得到一个斜坡，比如：

test = pd.DataFrame(data)

for i in range(len(test)):
    test.loc[:,'slope'] = (test.loc[i+1,'High'] - test.loc[i,'High'])   / (test.loc[i+1,'index'] - test.loc[i,'index'])

print(test)

似乎我要超出循环的边界，但是我该如何编码才能使第一行空白并填充下一行？

如果我在没有 +1 的情况下执行相同的代码并使用 i 来代替它，它会给出 0/0（Nan），但可以。

预期的 output 应该是：

Answer 1

一个整列的计算方法是这样的：

我们可以使用diff与之前的值进行一系列差异：

test['index'].diff()

0     NaN
1    13.0
2     7.0
3    12.0
4     6.0
Name: index, dtype: float64

使用它，我们可以计算每步索引差异的高差异：

test['High'].diff() / test['index'].diff()

0          NaN
1    22.303072
2    21.221436
3    -3.461670
4    -4.851664
dtype: float64

IMO 关于索引 alignment 应该在哪里的任意选择 - 这个序列应该从索引 0 还是 1 开始？ 但是您对问题的期望是它以 1 开头，就像这里的结果一样。

Answer 2

只需从范围中减去 1，因此 for 循环不会 go 超出边界

for i in range(len(test)-1):
    test.loc[i+1,'slope'] = round((test.loc[i+1,'High'] - test.loc[i,'High'])   / (test.loc[i+1,'index'] - test.loc[i,'index']),2)

更好的解决方案是使用 Shift function，因为对于大型数据集，for 循环将花费更长的时间 -

test['slope'] = round((test['High']-test['High'].shift(1)) / (test['index']-test['index'].shift(1)),2)
test

Answer 3

只需给它一个条件，如果索引为零，则跳过它并稍微更改计算。 我也发现了一些人为错误，你输入test.loc[:,'slope']而不是test.loc[i,'slope']

for i in range(len(test)):
    test.loc[i,'slope'] = 0 if i==0 else (test.loc[i,'High'] - test.loc[i-1,'High'])   / (test.loc[i,'index'] - test.loc[i-1,'index'])