pandas 中特定數字的累積結果

Question

這是我的 DataFrame：

index, value
10, 109
11, 110
12, 111
13, 110
14, 108
15, 106
16, 100

我想基於乘以 0,05 和累積結果來構建另一列。

index, value, result
10, 109, 109
11, 110, 109 + (0,05 * 1) = 109,05
12, 111, 109 + (0,05 * 2) = 109,1
13, 110, 109 + (0,05 * 3) = 109,15
14, 108, 109 + (0,05 * 4) = 109,2
15, 106, 109 + (0,05 * 5) = 109,25
16, 100, 109 + (0,05 * 6) = 109,3

我嘗試嘗試使用 shift 和 cumsum，但沒有任何效果。 你能給我一個建議嗎？

現在我做類似的事情：

counter = 1
result = {}
speed = 0,05
for item in range (index + 1, last_row_index + 1):
    result[item] = result[first_index] + speed * counter
    counter += 1

PS 在您的回答中，我編輯了列結果。 請不要怪我。 我真的很傻，但我努力成長。

謝謝大家的答案

Answer 1

使用numpy ：

df['result'] = df['value'].iloc[0]*1.05**np.arange(len(df))

Output：

   index  value      result
0     10    109  109.000000
1     11    110  114.450000
2     12    111  120.172500
3     13    110  126.181125
4     14    108  132.490181
5     15    106  139.114690
6     16    100  146.070425

編輯問題后：

df['result'] = df['value'].iloc[0]+0.05*np.arange(len(df))

output：

   index  value  result
0     10    109  109.00
1     11    110  109.05
2     12    111  109.10
3     13    110  109.15
4     14    108  109.20
5     15    106  109.25
6     16    100  109.30

Answer 2

如果索引是連續的

df['result'] = (df['index'] - df['index'][0]) * 0.05 + df['value'][0]

或不：

df['result'] = df.value.reset_index().index * 0.05 + df.value[0]

Answer 3

df['result'] = np.arange(len(df)) * 0.05
df['result'] = df['value'].add(df['result'])
print(df)

Output：

   value  result
0    109  109.00
1    110  110.05
2    111  111.10
3    110  110.15
4    108  108.20
5    106  106.25
6    100  100.30