在pandas dataframe中创建计算的新列,每隔一行发生一次,但计算将进入的行除外,可以使用apply函数结合shift函数来实现。
首先,我们可以使用shift函数将要计算的列向下移动一行,然后使用apply函数将每一行的值与移动后的值进行计算,并将结果赋给新的列。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 定义一个计算函数,将当前行的值与上一行的值相加
def calculate(row):
if row.name == 0: # 排除第一行
return None
else:
return row['A'] + df.loc[row.name - 1, 'A']
# 使用apply函数将计算函数应用到每一行,并将结果赋给新的列'B'
df['B'] = df.apply(calculate, axis=1)
print(df)
输出结果如下:
A B
0 1 NaN
1 2 3.0
2 3 5.0
3 4 7.0
4 5 9.0
在这个示例中,我们创建了一个名为'A'的列,并定义了一个计算函数calculate。然后,我们使用apply函数将calculate函数应用到每一行,并将计算结果赋给新的列'B'。注意,在计算过程中,我们排除了第一行,因为没有上一行可用于计算。
希望这个示例能够帮助你理解如何在pandas dataframe中创建计算的新列,每隔一行发生一次,但计算将进入的行除外。
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