如何在数据框列中附加值

Question

我正试图了解我的发明随时间的演变，但我遇到了一个问题。当我尝试循环初始值 x 变化时，我得到一个完整的 NaN 列

这是代码

value = 1000
total = []

for variation in df["Variation"]:
    value = value * variation
    total.append(value)

我已经尝试过相同的算法并成功了

list=[1,2,3,4,5]
a = 2
results = []

for x in list:
    a = a * x
    results.append(a)

哪里错了？

Answer 1

应该这样做

for variation in df["Variation"].tolist():
    value = value * variation
    total.append(value)

Answer 2

不是循环，更像 pandas 的方法是 cumprod():

df = pd.DataFrame({'Variation': [1, 2, 3, 4, 5]})

value = 2
total = df.Variation.cumprod() * value

# 0      2
# 1      4
# 2     12
# 3     48
# 4    240
# Name: Variation, dtype: int64

根据 nan 评论，请注意 cumprod() 也可以无缝处理 nan：

df = pd.DataFrame({'Variation': [np.nan, 2, 3, 4, 5]})

value = 2
total = df.Variation.cumprod() * value

# 0      NaN
# 1      4.0
# 2     12.0
# 3     48.0
# 4    240.0
# Name: Variation, dtype: float64

如何在数据框列中附加值

how to append value in a dataframe column

python

loops

append

dataframe

pandas