Python 在具有条件的两行之间应用函数

我想用我的df数据求出速度：

df :
frame  position   times 
1      (x1,y1)    5
2      (x2,y2)    6
10     (x10,y10)  14 
11     (x11,y11)  15
      

我想添加一列

velocity

如下公式：仅当两行之间的帧差小于或等于一个值

N=1

时，才为每行添加velocity=d/t<代码>帧和时间都在严格增加

预期结果将是：

df_result :
frame  position   time velocity
1      (x1,y1)    5    0
2      (x2,y2)    6    norm((x1,y1),(x2,y2))/(2-1)
10     (x10,y10)  14   NAN
11     (x11,y11)  15   norm((x10,y10),(x11,y11))/(15-14)

有没有一种方法可以在不重复行的情况下实现这一点

编辑：我有使用

shift

方法的想法

df['velocity]=distance.euclidean（df[position]，df[position].shift（））/df[frame]-df[frame].shift（））

df:

 frame  position time 
0   1   (1,2)       5   
1   2   (3,4)       6   
2   3   (7,9)       6   
3   10  (5,6)       14  
4   11  (7,8)       15  

try（仅当您正在获取连续行时有效）：

---

说明：

    frame   position    time    velocity
0   1       (1,2)       5       0.000000
1   2       (3,4)       6       2.828427
2   3       (7,9)       6       inf
3   10      (5,6)       14      0.000000
4   11      (7,8)       15      2.828427

val

：是一个将具有元组的列拆分为如下数据帧的函数：

0 (1,2)
1 (3,4)

进入（数据帧）

---

---

g

：是一个函数，它执行

范数（（x1，y1），（x2，y2））/（2-1）

事情

我需要这些只是代表性的列。实际可复制输入是什么？还有，你试过了吗？如果在

2（x2，y2）6

下面有

3（x3，y3）9

？框架列正在严格增加。

3（x3，y3）9

对于这个结果将是

标准（（x2，y2），（x3，y3））/（3-2）

？？基本上，您希望将行（对）聚集在一起，然后应用规格化。我犯了一个错误，速度是通过

次的差来获得的，而不是通过
帧来获得的，条件是两个连续行的帧差小于或等于值N
0 (1,2)
1 (3,4)

0 1
---
1 2
3 4