这是我的数据框:
Date A new_growth_rate
2011/01/01 100
2011/02/01 101
.
2012/01/01 120 0.035
2012/02/01 121 0.035
.
2013/01/01 131 0.036
2013/01/01 133 0.038
这是我需要的:
Date A new_growth_rate
2011/01/01 100
2011/02/01 101
.
.
2012/01/01 103.62 .035 A=100/(1-0.035)
2012/02/01 104.66 .035 A=101/(1-0.035)
.
.
2013/01/01 107.49 .036 A=103.62/(1-0.036)
2013/02/01 108.68 .038 A=104.66/(1-0.038)
我需要根据每列的增长率计算值(value) 我有一个包含 400 列及其相应增长率的数据框。
我使用以下公式计算了增长率:(一年前的值)*(1+当前月份的增长率)。此计算值将用于获取下一年的值等。像这样我有 400 列及其相应的增长率。时间序列有30年的数据
目前我使用 2 for 循环第一个获取每一列，然后第二个循环遍历每一列的时间段并获取在前一个 for 循环中计算的值。超过 500 行和 400 列的数据集需要几个小时。有更好的方法吗？`
我的代码片段如下:
grpby=dataframe 中列的列表
df_new=pd.DataFrame()
for i,row in grpby.iterrows():
df_csr=grwth.loc[(grwth['A']==row['A'])].copy()
a = pd.to_datetime("2011-12-01",format='%Y-%m-%d')
b = a
while b <a+relativedelta.relativedelta(months=420):
b=b+relativedelta.relativedelta(months=1)
val= df_csr.loc[df_csr['Date']==(b+relativedelta.relativedelta(months=-12))].copy()
val2=val.get_value(val.index[0],'Val')
grwth_r=df_csr.loc[df_csr['date']==b]['new_growth_rate'].copy()
grwth_r2=grwth_r.get_value(grwth_r.index[0],'new_growth_rate')
df_csr.loc[df_csr['Date']==b,'Val']=val2/(1-grwth_r2)
df_new=pd.concat([df_new,df_csr])
最佳答案
您可以使用年份值作为索引，然后使用简单的 for 循环来分配数据，即
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')
years = (df.index.year).unique()
for i,j in enumerate(years):
if i != 0:
prev = df.loc[df.index.year == years[i-1]]
curr = df.loc[df.index.year == j]
df.loc[df.index.year == j,'A'] = prev['A'].values/(1-curr['new_growth_rate'].values)
输出:
A new_growth_rate Date 2011-01-01 100.000000 NaN 2011-02-01 101.000000 NaN 2012-01-01 103.626943 0.035 2012-02-01 104.663212 0.035 2013-01-01 107.496829 0.036 2013-01-01 108.797518 0.038
希望对你有帮助
关于python - 基于增长率优化值的迭代计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40880406/