python - Pandas 有没有办法在 dataframe.apply 中使用先前的行值，其中先前的值也在 apply 中计算？

Question

我有以下数据框:

      W    Y
 0    1    5
 1    2    NaN
 2    3    NaN
 3    4    NaN
 4    5    NaN
 5    6    NaN
 6    7    NaN
 ...

因为表行一直持续到索引 240。我想获取以下数据帧:

      W    Y
 0    1    5
 1    2    7
 2    3    10
 3    4    14
 4    5    19
 5    6    27
 6    7    37
 ...

请注意，W的值是任意的(只是为了让这里的计算更容易，实际上在我的实际程序中它们是np.random.normal)。
或者换句话说:
如果Y索引为0，那么Y的值为5；
如果 Y 索引介于 1 和 4 之间(包含)，则 Y_i 是 Y 中的前一个元素与 W 中的当前元素之和。
如果 Y 索引 >=5，则 Y 的值为:Y_{i-1} + Y_{i-4} - Y_{i-5} + W_i

使用 iipr回答我已经成功地通过运行计算前五个值:

def calculate(add):
    global value
    value = value + add
    return value

df.Y = np.nan
value = 5
df.loc[0, 'Y'] = value
df.loc[1:5, 'Y'] = df.loc[1:5].apply(lambda row: calculate(*row[['W']]), axis=1)

但我还没有设法计算其余的值(其中索引>=5)。
有人有什么建议吗？

Answer 1

在这种情况下我不建议使用apply。
为什么不简单地使用两个循环，对于每个不同定义的范围:

for i in df.index[1:5]:
    df.loc[i, 'Y'] = df.W.loc[i] + df.Y.loc[i-1]
for i in df.index[5:]:
    df.loc[i, 'Y'] = df.W.loc[i] + df.Y.loc[i-1] + df.Y.loc[i-4] - df.Y.loc[i-5]

这很简单，下周你仍然知道代码的作用。