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我想做这样的事情:

df['indicator'] = df.at[x-1] + df.at[x-2]

或者

df['indicator'] = df.at[x-1] > df.at[x-2]

我猜边缘情况会自动处理,例如跳过前几行。

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这条线应该给你你需要的东西。您的列的前两行将indicator自动填充“NaN”。

df['indicator'] = df.at.shift(1) + df.at.shift(2)

例如,如果我们有以下数据框:

a = pd.DataFrame({'date':['2017-06-01','2017-06-02','2017-06-03',
                         '2017-06-04','2017-06-05','2017-06-06'],
                 'count'    :[10,15,17,5,3,7]})


          date     at
0   2017-06-01     10
1   2017-06-02     15
2   2017-06-03     17
3   2017-06-04      5
4   2017-06-05      3
5   2017-06-06      7

然后运行这一行将给出以下结果:

df['indicator'] = df.at.shift(1) + df.at.shift(2)

          date  at   indicator
0   2017-06-01  10         NaN
1   2017-06-02  15         NaN
2   2017-06-03  17        25.0
3   2017-06-04   5        32.0
4   2017-06-05   3        22.0
5   2017-06-06   7         8.0
于 2019-01-31T02:21:04.933 回答