更好的方法来转发用计算填充DataFrame /数组？

Question

我有一个数据框（或numpy的二维数组，如果你愿意），像这样：

    0  1 2 3 4 5 6 7 8 9 
tstamp                     
2016-09-19 00:00:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
2016-09-19 00:01:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
2016-09-19 00:02:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
2016-09-19 00:03:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
2016-09-19 00:04:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

我需要填写的所有NaN这一点：

for i in range(1, 10): 
    df.loc[:, i] = const + df.loc[:, i-1].multiply(const) 

哪里const是一些常数。现在，很明显，想到的第一件事就是用切片：

df.loc[:, 1:] = const + df.loc[:, :-1].multiply(const) 

但是请注意，下一列的值取决于前一列的计算值。有没有办法在循环之外做到这一点？

---

PS，虽然这是完全没有必要的，但：

df.loc[row_slice, col_slice].values 

将返回切片帧的numpy NDArray。

Answer 1

设置

df = pd.DataFrame(
    np.ones((5, 10), dtype=int) * 29, 
    index=pd.date_range('2016-09-19', periods=5, freq='H'), 
    columns=range(10)) 

df 

---

溶液

constant = 2 
p = np.power(constant, np.arange(1, df.values.shape[1])) 
df.iloc[:, 1:] = p * (1 + df.values[:, [0]]) + np.append(0, p[:-1].cumsum()) 

df