python - 在 Python 中滚动使用以前的数据

Question

我想在 python 中执行以下操作

基本上我有一个如下表，y = 0.5

A | B | Result from column A
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1   2   0.5
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2   4   0.5*(0.5+ 2)
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3   5   ...
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4   4   ...
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到目前为止，我有一个效率不高的循环，我想要一种矢量化的方法：

X = np.zeros((len(df),))
for i, (_, row) in enumerate(df.iterrows()):
    if i == 0:
        continue
    X[i] = y*(X[i - 1] +  row['A'])

你能帮我解决上述问题吗

谢谢

标签： pythonpandasapplyrolling-computation

Answer 1

我的猜测是你应该使用 Pandas 滚动方法加入 lambda 表达式，类似于以下内容：

X = [your_Pandas_Serie]
rolling_window = X.rolling([the_length_of_your_Serie])

rolling_window.apply(lambda x: [your_function])

使用像 mean() 这样的简单滚动方法来熟悉并在实现最终解决方案之前使用 lambda 表达式。

我在交易软件中使用了相同的流程。