将 Dataframe 列中的值与同一列中的前一个值相除
Divide a value in a Dataframe column with the previous value in the same column
我正在使用 pandas 和数据框，我有一个简单的问题：
我有一个这样的数据框（我们称它为 df）：
index
A
B
C
0
3
2
5
1
4
7
6
2
2
4
8
我需要创建一个额外的列 D，其中我必须具有 C 值与前一个值的比率：该列的第一个值应为 5/0（其中无法划分，NAN 或 0 都可以），第二个值应为 6/5，第三个值应为 8/6。
我无法让它工作。我正在尝试应用 lambda 函数，但在使用“先前值”时没有成功。 （.shift() 无效）
df['D'] = df['C'].apply(lambda x:x['C']/ ??? )
这是正确的道路吗，还是我遗漏了什么？
使用Series.shift代替apply：
df['D'] = df['C'] / df['C'].shift()
# index A B C D
# 0 3 2 5 NaN
# 1 4 7 6 1.200000
# 2 2 4 8 1.333333
如果你想要 0 而不是 NaN，可选择链接 Series.fillna：
df['D'] = df['C'].div(df['C'].shift()).fillna(0)
# index A B C D
# 0 3 2 5 0.000000
# 1 4 7 6 1.200000
# 2 2 4 8 1.333333
我正在使用 pandas 和数据框，我有一个简单的问题：
我有一个这样的数据框（我们称它为 df）：
| index | A | B | C |
|---|---|---|---|
| 0 | 3 | 2 | 5 |
| 1 | 4 | 7 | 6 |
| 2 | 2 | 4 | 8 |
我需要创建一个额外的列 D，其中我必须具有 C 值与前一个值的比率：该列的第一个值应为 5/0（其中无法划分，NAN 或 0 都可以），第二个值应为 6/5，第三个值应为 8/6。
我无法让它工作。我正在尝试应用 lambda 函数，但在使用“先前值”时没有成功。 （.shift() 无效）
df['D'] = df['C'].apply(lambda x:x['C']/ ??? )
这是正确的道路吗，还是我遗漏了什么？
使用Series.shift代替apply：
df['D'] = df['C'] / df['C'].shift()
# index A B C D
# 0 3 2 5 NaN
# 1 4 7 6 1.200000
# 2 2 4 8 1.333333
如果你想要 0 而不是 NaN，可选择链接 Series.fillna：
df['D'] = df['C'].div(df['C'].shift()).fillna(0)
# index A B C D
# 0 3 2 5 0.000000
# 1 4 7 6 1.200000
# 2 2 4 8 1.333333