如何根據多個條件動態創建列

Question

所以我遇到了以下問題：

我有一個 dataframe 就像下面的一樣，其中time_diff_float是每行與上面行之間的時間差（以分鍾為單位）。 因此，例如，在value = 1 20 分鍾后我有value = 4 。

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

首先，我必須檢查兩行之間的時間差是否 < 60（一小時），並使用公式rem = value (from row above) * lambda ** time difference between 2 rows創建一列。 我的 lambda 是一個常數，值為 0.97。

然后，如果每行和上面 2 行之間的時間差仍然低於 60，我必須重新做同樣的事情，比較每行和上面的 2 行。 然后我必須做同樣的事情比較上面的 3 行等等。

為此，我編寫了以下代碼：

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))

我的問題是：由於我必須使用我擁有的實際值至少重新執行此操作 10 次（甚至更多），有沒有辦法動態創建“rem 列”？

提前致謝！

Answer 1

您可以保存數據掩碼，然后在每次循環中更新它：

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))