Python 将相应的列连接到数据帧

我有一个dataframe示例，如下所示。我想进行计算，然后将结果作为一个新列附加到当前数据帧

A, B  # this is my df, a csv file
1, 2
3, 3
7, 6
13, 14

下面是我尝试过的一些代码

for i in range(0,len(df.index)+1,1):     
    if len(df.index)-1 == i:
        df['C'] = str(df.iloc[i]['A'] / df.iloc[i]['B']) 
    else:
        df['C'] = str((df.iloc[i+1]['A'] - df.iloc[i]['A']) / (df.iloc[i+1]['B'] - df.iloc[i]['B'])) # I need string as dtype

        df.to_csv(Out, index = False)

这只给出最终循环的结果，而不是取决于每次计算的相应结果

A   B   C   
1   2   2
3   3   1.33
7   6   0.75
13  14  0.93   # It is the result I'd like to see.

---

有人知道怎么修改吗？提前谢谢

更新：-来自@root:

In [131]: df['C'] = (df.A.shift(-1).sub(df.A, fill_value=0) / df.B.shift(-1).sub(df.B, fill_value=0)).round(2).astype(str)

In [132]: df
Out[132]:
    A   B     C
0   1   2   2.0
1   3   3  1.33
2   7   6  0.75
3  13  14  0.93

In [133]: df.dtypes
Out[133]:
A     int64
B     int64
C    object
dtype: object

您可以这样做：

df['C'] = (df.A.shift(-1) - df.A) / (df.B.shift(-1) - df.B)
df.loc[df.index.max(), 'C'] = df.loc[df.index.max(), 'A'] / df.loc[df.index.max(), 'B']
df.round(2)

收益率：

In [118]: df.round(2)
Out[118]:
    A   B     C
0   1   2  2.00
1   3   3  1.33
2   7   6  0.75
3  13  14  0.93

---

更新：-来自@root的更加优雅的解决方案（一行代码）：

In [131]: df['C'] = (df.A.shift(-1).sub(df.A, fill_value=0) / df.B.shift(-1).sub(df.B, fill_value=0)).round(2).astype(str)

In [132]: df
Out[132]:
    A   B     C
0   1   2   2.0
1   3   3  1.33
2   7   6  0.75
3  13  14  0.93

In [133]: df.dtypes
Out[133]:
A     int64
B     int64
C    object
dtype: object

您可以这样做：

df['C'] = (df.A.shift(-1) - df.A) / (df.B.shift(-1) - df.B)
df.loc[df.index.max(), 'C'] = df.loc[df.index.max(), 'A'] / df.loc[df.index.max(), 'B']
df.round(2)

收益率：

In [118]: df.round(2)
Out[118]:
    A   B     C
0   1   2  2.00
1   3   3  1.33
2   7   6  0.75
3  13  14  0.93

---

您可以使用

sub

而不是减号，并提供关键字参数

fill_value=0

在一行中完成所有操作。e、 g.

df.A.shift（-1）.sub（df.A，fill_值=0）/（df.B.shift（-1）.sub（df.B，fill_值=0）

@root，是的，的确-它更优雅了，谢谢！我更新了答案没有问题。我用

fill\u value

得到了一个更粗糙的解决方案，但直到我看到了你的答案才看到了好的解决方案！你可以使用

sub

而不是减号，并提供关键字参数

fill\u value=0

，在一行中完成这一切。e、 g.

df.A.shift（-1）.sub（df.A，fill\u value=0）/（df.B.shift（-1）.sub（df.B，fill\u value=0）

@root，是的，的确-它更优雅，谢谢！我更新了答案没有问题。我使用

fill\u value

得到了一个更粗糙的解决方案，但直到看到你的答案才看到好的解决方案！