Python设置数组的值，默认情况下不存在0

我有csv文件中“CTTR”列的输入数据

0
2
2
23
18
28
27
58
41
12
35
20

我的代码，我是索引

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("book1.csv")
vals = np.array(df['CTTR'])
new = np.array([vals[i-2] + 2*vals[i-1] + 4*vals[i] + 2*vals[i+1] + vals[i+2] for i in range(2,len(vals)-2)])/10.

for i in new:
    print i

但产出并不是我所期望的。因为索引[0]、[1]、[10]和[11]时某些数组不存在。我的意思是，当索引[0]、VAL[i-2]和VAL[i-1]不存在时，我的代码会跳过这一步

输出

7.6
16.2
20.3
28.3
33.9
40.8
36.6
27.8

我的预期产出

0.6
3.5
7.6
16.2
20.3
28.3
33.9
40.8
36.6
27.8
24.5
16.2

因此，输出量与输入量相同。 那么，如何为不存在的数组设置默认值为0的值呢？ 为埃克斯梅普

[0] = (vals[i-2] + 2*vals[i-1] + 4*vals[i] + 2*vals[i+1] + vals[i+2])/10
[0] = (0 + 0 +4*0 + 2*2 + 2) /10
[0] = 0.6

与

新建

中相同的值数，8

至于如何获得最终值的问题；列表理解可以重写为一个循环，速度稍慢：

 alist = []
 for i in range(2,len(vals)-2):
    newval =  [vals[i-2] + 2*vals[i-1] + 4*vals[i] + 2*vals[i+1] + vals[i+2]
    alist.append(newval)
 np.array(alist)/10

对于扩展范围，我们可以使用“if”语句来处理越界情况：

 alist = []
 for i in range(len(vals)):
    if i<2: ...
    else:
         newval =  [vals[i-2] + 2*vals[i-1] + 4*vals[i] + 2*vals[i+1] + vals[i+2]
    alist.append(newval)
 np.array(alist)/10

 alist = []
 for i in range(len(vals)):
    if i<2: ...
    else:
         newval =  [vals[i-2] + 2*vals[i-1] + 4*vals[i] + 2*vals[i+1] + vals[i+2]
    alist.append(newval)
 np.array(alist)/10

In [354]: vals1=np.concatenate(([0,0],vals,[0,0]))
In [355]: 
In [355]: new = np.array([vals1[i-2] + 2*vals1[i-1] + 4*vals1[i] + 2*vals1[i+1] 
     ...: + vals1[i+2] for i in range(2,len(vals1)-2)])/10.
In [356]: new
Out[356]: 
array([  0.6,   3.5,   7.6,  16.2,  20.3,  28.3,  33.9,  40.8,  36.6,
        27.8,  24.5,  16.2])