计算 Pandas DataFrame 行间商的实用指南

计算 Pandas DataFrame 行间商的实用指南

本文将介绍如何使用 Pandas DataFrame 计算每一行与其上一行（或下一行）之间的商，并将结果作为新的列添加到 DataFrame 中。这种操作在数据分析中非常常见，例如计算增长率、变化率等。

首先，我们需要创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

这段代码创建了一个名为 df 的 DataFrame，其中包含一列名为 A 的数据。

接下来，我们将使用 shift() 函数和 div() 函数来计算每一行与其上一行之间的商。shift() 函数用于将数据向上或向下移动指定的位数。div() 函数用于执行除法运算。

以下是完整的代码：

import pandas as pd

data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

df['B'] = df['A'].shift(-1).div(df['A'])

print(df)

代码解释：

1. df['A'].shift(-1): 将 A 列的数据向上移动一位。这意味着第一行的值会变为第二行的值，第二行的值会变为第三行的值，依此类推。最后一行的值会变为 NaN。
2. .div(df['A']): 将移动后的 A 列的值除以原始 A 列的值。这计算了每一行与其上一行之间的商。
3. df['B'] = ...: 将计算结果赋值给一个新的列 B。

输出结果：

美间AI

美间AI：让设计更简单

45

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    A    B
0   2  3.0
1   6  2.0
2  12  NaN

可以看到，B 列包含了 A 列中每一行与其上一行之间的商。最后一行的值为 NaN，因为没有下一行可以进行除法运算。

另一种实现方法（更长，但更易理解）：

import pandas as pd

data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

df['B'] = df['A'] / df['A'].shift(1)
df['B'] = df['B'].shift(-1)

print(df)

这段代码的功能与上面的代码相同，但使用了不同的方法来实现。首先，它计算了每一行除以上一行。然后，它将结果向下移动一位，以获得所需的商。

注意事项：

• shift() 函数的参数可以是正数或负数。正数表示向下移动，负数表示向上移动。
• 当使用 shift() 函数时，移动后的空缺位置将填充 NaN 值。
• 可以使用 fillna() 函数来填充 NaN 值。例如，df['B'].fillna(0, inplace=True) 可以将 B 列中的 NaN 值替换为 0。
• 如果需要计算每一行与其下一行之间的商，可以将 shift() 函数的参数设置为正数。例如，df['B'] = df['A'].shift(1).div(df['A'])。

总结：

本文介绍了如何使用 Pandas DataFrame 计算每一行与其上一行（或下一行）之间的商。通过使用 shift() 函数和 div() 函数，可以轻松地实现这一目标。这种操作在数据分析中非常有用，可以用于计算增长率、变化率等。掌握了这种技巧，可以更有效地处理和分析数据。

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