大熊猫当前行*前一行+前一行

index_pd：大熊猫当前行*前一行+前一行

tradedate | percent | day_index 
------ | ------| ------ 
2015-06-02 | 0  |  1000 
2015-06-03 | 0.5 |  0 
2015-06-04 | 0.6 |  0 
.....

想要的结果：

tradedate | percent | day_index 
------ | ------| ------ 
2015-06-02 | 0  |  1000 
2015-06-03 | 0.5 |  1500 = 1000 + 1000 * 0.5 
2015-06-04 | 0.6 |  2400 = 1500 + 1500 * 0.6 
.....

我尝试

index_pd['day_index'] =index_pd['day_index'].shift(1) * index_pd['percent'].shift(0) + index_pd['day_index'].shift(1)

但它影响第二排。有1000行的index_pd，如何批量替换，感谢

来源

2017-05-03 Henry xiao

你需要写一个不同的列，如果你想保持第二的原始值行。 – TLOwater

我如何批量计算？ –

你是指什么批次？我原来的答案是不对的，你应该将结果写入日期索引并使用结果来计算下一步。 – TLOwater

不怎么样的解决方案，因为环路由iterrows：

for i, row in index_pd.iterrows(): 
    if i == 0: 
     index_pd.loc[i, 'value'] = index_pd['day_index'].iat[0] 
    else: 
     index_pd.loc[i, 'value'] = index_pd.loc[i,'percent'] * index_pd.loc[i-1, 'value']+ \ 
            index_pd.loc[i-1, 'value'] 
print (index_pd) 
    tradedate percent day_index value 
0 2015-06-02  0.0  1000 1000.0 
1 2015-06-03  0.5   0 1500.0 
2 2015-06-04  0.6   0 2400.0

来源

2017-05-03 09:18:35 jezrael

在计算中的每一行以前day_index价值得到由(1+index_pd.percent)相乘。所以，你可以使用(1+index_pd.percent)累计产品和乘上的day_index第一值，以获得结果：

index_pd['day_index'] = (index_pd.percent+1).cumprod()*index_pd.day_index.iat[0]

来源

2017-05-03 11:30:51 gereleth

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