Pandas Dataframe 行值等于上面的值 + 1

Pandas Dataframe row value equals value above + 1

我有一个包含每年第一周的数据框。我正在尝试获取周数列表。

所以基本上我需要用上面的数字 (1) + 1 填充 na。

到目前为止,这是我的代码

FirstDay= {'Date':
           { 'Wk117' :'01-07-2016'
            ,'Wk118':'30-06-2017'
            ,'Wk119':'29-06-2018'
            ,'Wk120':'28-06-2019'


   }}

FirstDay=pd.DataFrame(FirstDay).reset_index()
#
FirstDay['Date'] = pd.to_datetime(FirstDay["Date"],dayfirst=True)
FirstDay['value']=int(1)

FirstDay=FirstDay.set_index('Date')
FirstDay=FirstDay.resample('W-FRI').mean()
FirstDay=FirstDay.fillna(0)

#FirstDay['value']=FirstDay['value'].astype(int)



for index, row in FirstDay.iterrows():
     if row['value']!=float(1):
        offset=row-1
        row['value']=offset['value']+1

有人知道为什么这不起作用吗?

非常感谢

我认为您需要将缺失值替换为 1,然后使用 cumsum:

FirstDay=FirstDay.set_index('Date')
FirstDay=FirstDay.resample('W-FRI').mean()
FirstDay=FirstDay.fillna(1).cumsum().astype(int)
print (FirstDay.head(10))
            value
Date             
2016-07-01      1
2016-07-08      2
2016-07-15      3
2016-07-22      4
2016-07-29      5
2016-08-05      6
2016-08-12      7
2016-08-19      8
2016-08-26      9
2016-09-02     10

如果需要重新设置每年的计数:

FirstDay['value'] = FirstDay.groupby(FirstDay['value'].fillna(0).cumsum()).cumcount().add(1)
print (FirstDay.head(10))
            value
Date             
2016-07-01      1
2016-07-08      2
2016-07-15      3
2016-07-22      4
2016-07-29      5
2016-08-05      6
2016-08-12      7
2016-08-19      8
2016-08-26      9
2016-09-02     10