如何用Python中的公式替换查看多个先前值的循环

我的问题

我有一个循环，它使用基于其他列的值的公式或列中以前的值（取决于条件days from new low==0）创建一个列。它在一个巨大的数据集上运行非常慢，所以我想摆脱循环，找到一个更快的公式

现行工作守则

输入数据和预期输出

试图解决

首先，它给了我一个类型错误：不能将序列乘以“float”类型的非int；其次，我不知道如何将ffill合并到公式中

你知道我该怎么做吗

干杯

试试这个：

df[mB_temp]=df[RSI处于新低].shift-df[RSI处于新低]/-df[days from new low].shift df[mB]=df[mB].shift df[mB].loc[df[days from new low]==0]=df[mB_temp].loc[df[days from new low]==0] 测向下降[mB_温度]，轴=1 对于np，其中：

df[mB]=np。其中df[days from new low]==0，df[RSI on new low]。shift-df[RSI on new low]/-df[days from new low]。shift，df[mB]。shift

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第二行提供的数据只有2个值。打字错误？np.哪里。。。这是你的友谊谢谢你的光临。我刚刚纠正了它。波尔卡，我试过了，我现在把它放到了帖子里，但是我没有任何乐趣。谢谢你的帖子。对于从新低点算起的天数==0但所有其他行均为NaN的行，它返回正确的值。我在末尾添加了df['mB']=df['mB'].ffill，现在似乎可以工作了。但是，我有一个额外的列mB_Temp，它不是理想的。我想你也需要在右边添加。loc:df[mB].loc[df[days from new low]==0]=df[mB_Temp]。loc[df[days from new low]==0]你知道我如何使用np.where重新编写吗？我添加了np.where版本。另外，您在我的原始代码的最后一行中删除mB_temp。

import numpy as np
import pandas as pd

csv1 = pd.read_csv('stock_price.csv', delimiter = ',')
df = pd.DataFrame(csv1)

for x in range(1,len(df.index)):
    if df["days from new low"].iloc[x] == 0:
        df["mB"].iloc[x] = (df["RSI on new low"].iloc[x-1] - df["RSI on new low"].iloc[x]) / -df["days from new low"].iloc[x-1]
    else:
        df["mB"].iloc[x] = df["mB"].iloc[x-1]

df

RSI on new low,days from new low,mB
0,22,0
29.6,0,1.3
29.6,1,1.3
29.6,2,1.3
29.6,3,1.3
29.6,4,1.3
21.7,0,-2.0
21.7,1,-2.0
21.7,2,-2.0
21.7,3,-2.0
21.7,4,-2.0
21.7,5,-2.0
21.7,6,-2.0
21.7,7,-2.0
21.7,8,-2.0
21.7,9,-2.0
25.9,0,0.5
25.9,1,0.5
25.9,2,0.5
23.9,0,-1.0
23.9,1,-1.0

def mB_calc (var1,var2,var3):
    df[var3]= np.where(df[var1] == 0, df[var2].shift(1) - df[var2] / -df[var1].shift(1) , "")
    return df

df = mB_calc('days from new low','RSI on new low','mB')