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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

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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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   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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