我试图通过减去同一 df 中不同列中两个非连续行的值来填充 Pandas df 中新列中的值。我可以做到，只要 df 中没有包含日期的列即可。但如果它确实有一列包含日期，那么 pandas 就会抛出错误。
假设以下数据框。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 55, 9], [10, 99, 19], [27, 38, 29], [39, 10, 72]]),
columns=['a', 'b', 'c'])
df['Date'] = ['2020-01-02', '2020-01-05', '2020-06-10', '2020-08-05', '2020-09-01', '2020-10-29']
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['d'] = ''
df = df[['Date', 'a', 'b', 'c', 'd']]
这给了我一个看起来像这样的 df:
Date a b c d
0 2020-01-02 1 2 3
1 2020-01-05 4 5 6
2 2020-06-10 7 55 9
3 2020-08-05 10 99 19
4 2020-09-01 27 38 29
5 2020-10-29 39 10 72
我正在尝试创建一个新列“d”，对于每一行，从相关行中减去下面两行的“b”列中的值。例如，行 [0]、列 ['d'] 中的值将计算为 df.loc[2]['b'] - df.loc[0]['b']。
我正在尝试(不起作用)是:
for i in range(len(df)-2):
df.loc[i]['d'] = df.loc[i+2]['b'] - df.loc[i]['b']
如果我在 df 中没有日期，我可以让它工作。但是当我添加带有日期的列时，它会抛出一条错误消息:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我不明白为什么日期列会导致 df 无法对仅包含 int64 数据的列进行数学运算。我尝试搜索该网站，但似乎无法解决问题。任何帮助将不胜感激。
最佳答案
您可以使用 shift 以矢量化形式完成此操作(这比使用循环快得多):
df['d'] = df['b'].shift(-2) - df['b']
df
输出:
Date a b c d
0 2020-01-02 1 2 3 53.0
1 2020-01-05 4 5 6 94.0
2 2020-06-10 7 55 9 -17.0
3 2020-08-05 10 99 19 -89.0
4 2020-09-01 27 38 29 NaN
5 2020-10-29 39 10 72 NaN
关于Python Pandas : How to subtract values in two non-consecutive rows in a specific column of a dataframe from one another，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/66481302/