在Python中,可以使用循环结构来在DataFrame(df)上进行迭代并执行最近3年的计算。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Year': [2019, 2020, 2021, 2022],
'Value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取当前年份
current_year = pd.Timestamp.now().year
# 迭代df并执行最近3年的计算
for year in range(current_year-2, current_year+1):
# 过滤出当前年份及之前的数据
filtered_df = df[df['Year'] <= year]
# 执行计算操作,这里假设计算是对Value列求和
result = filtered_df['Value'].sum()
# 打印结果
print(f"{year}年的计算结果为:{result}")
上述代码中,首先导入了pandas库,然后创建了一个示例的DataFrame。接着使用pd.Timestamp.now().year
获取当前年份。然后使用循环结构遍历最近3年的年份,通过过滤操作获取当前年份及之前的数据,并执行相应的计算操作。最后打印出每年的计算结果。
这个方法适用于任何包含年份和数值列的DataFrame,可以根据实际需求进行相应的修改和扩展。
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