本文将介绍如何使用 Pandas DataFrame 计算每一行除以上一行结果，并将结果存储在一个新的列中。正如摘要所述，我们将使用 shift() 函数和除法运算来实现此目标。
方法一：使用 shift() 函数和除法运算
这种方法的核心思想是先使用 shift() 函数将 A 列向下移动一位，然后将移动后的列与原始 A 列进行除法运算。最后，再次使用 shift() 函数将结果向上移动一位，以得到最终的商。
以下是具体的代码实现：
import pandas as pddata = {'A': [2, 6, 12]}df = pd.DataFrame(data)df['B'] = df['A'] / df['A'].shift(1)df['B'] = df['B'].shift(-1)print(df)
这段代码首先创建了一个包含 A 列的 DataFrame。然后，它执行以下步骤：
df[‘A’].shift(1)：将 A 列的所有值向下移动一位。第一行将变为 NaN。df[‘A’] / df[‘A’].shift(1)：将原始 A 列除以移动后的 A 列。这将计算出每一行除以上一行的结果，但结果会向下错一位。df[‘B’] = df[‘B’].shift(-1)：将计算出的商向上移动一位，使结果与原始行对齐。最后一行将变为 NaN。
方法二：使用 shift() 和 div() 函数
这种方法更为简洁，它直接使用 shift() 函数将 A 列向下移动一位，然后使用 div() 函数将移动后的列除以原始 A 列。
以下是代码实现：
import pandas as pddata = {'A': [2, 6, 12]}df = pd.DataFrame(data)df['B']= df['A'].shift(-1).div(df['A'])print(df)
这段代码与第一种方法类似，但它使用了 div() 函数来执行除法运算，使得代码更加简洁易懂。
df[‘A’].shift(-1): 将 A 列向上移动一位。最后一行变为 NaNdf[‘A’].shift(-1).div(df[‘A’]): 将移动后的 A 列除以原始 A 列。等价于df[‘A’].shift(-1) / df[‘A’]
注意事项
由于第一行没有上一行，因此 B 列的第一行结果将为 NaN。类似地，最后一行也没有下一行，B 列的最后一行结果也将为 NaN。如果 DataFrame 中包含 0 值，则除法运算可能会导致 inf 值。需要根据实际情况进行处理，例如使用 replace() 函数将 inf 替换为其他值。shift() 函数的参数可以控制移动的位数。例如，shift(2) 将移动两位。
总结
本文介绍了两种使用 Pandas DataFrame 计算每一行除以上一行结果的方法。这两种方法都使用了 shift() 函数，但第二种方法使用 div() 函数，使得代码更加简洁。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法。理解这两种方法的核心原理，可以帮助读者更好地处理 DataFrame 中的数据。
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