pandas 增加当前行与上行之和的新列

看过来

《pandas 教程》持续更新中，提供建议、纠错、催更等加作者微信: gairuo123（备注：pandas教程）和关注公众号「盖若」ID: gairuo。跟作者学习，请进入 Python学习课程。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》和《Python之光》。

本案例将利用 pandas 在原数据中新增加一列，这列除第一个值取期中一列的本行值，其他值取新列的上一行值与另一列当前值的和。这是一个典型的数据填充问题，我们依然推荐使用 assign() 来指定并计算新列。

数据与需求

我们来生成数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import random

random.seed(666)
rng = range(100, 1100, 100)
data = {
    'A': [round(random.random(), 2) for i in rng],
    'B': rng
}

df = pd.DataFrame(data)
df
'''
      A     B
0  0.46   100
1  0.90   200
2  0.43   300
3  0.50   400
4  0.81   500
5  0.55   600
6  0.71   700
7  0.12   800
8  0.81   900
9  0.39  1000
'''

我们生成的数据有两列，现在需要增加一个新列 C 列。C 列的索引 0 取 B 列的对应值，其他值取 C 列自己上一个值与对应 A 列值的和。举例 C 列值为：

索引 0：100 （特殊逻辑，取 B 的值）
索引 1：100.90（C 列上一个值 100 + 当行 A 列的值 0.90）
索引 2：101.33（C 列上一个值 100.90 + 当行 A 列的值 0.43）

以上是新列的取值逻辑。

思路

我们用 assign() 来指定新列，先处理第一个值的特殊逻辑，如果索引为 0 就取 B 列的值，如果不是就取 A 列的值，然后将 C 列累加就实现了需求。

代码

先增加 C 列并赋值：

df.assign(C=np.where(df.index==0, df.B, df.A))
df.assign(C=df.B.where(df.index==0, df.A)) # 同上
'''
      A     B       C
0  0.46   100  100.00
1  0.90   200    0.90
2  0.43   300    0.43
3  0.50   400    0.50
4  0.81   500    0.81
5  0.55   600    0.55
6  0.71   700    0.71
7  0.12   800    0.12
8  0.81   900    0.81
9  0.39  1000    0.39
'''

再用 assign() 对 C 列进行累加，覆盖原值：

(
    df.assign(C=np.where(df.index==0, df.B, df.A))
    .assign(C=lambda d: d.C.cumsum())
)
'''
      A     B       C
0  0.46   100  100.00
1  0.90   200  100.90
2  0.43   300  101.33
3  0.50   400  101.83
4  0.81   500  102.64
5  0.55   600  103.19
6  0.71   700  103.90
7  0.12   800  104.02
8  0.81   900  104.83
9  0.39  1000  105.22
'''

上述代码 C 列由于 df 本身没有，就需要用 lambda 来调用上行代码增加 C 后的 DataFrame 数据。

我们就完成了需求。

（完）

pandas 增加当前行与上行之和的新列

数据与需求

思路

代码

相关内容