Python 数据帧中的累积或滚动产品

嗨，我有一个带有列的dataframe，我只想添加另一个列，它接受原始列的滚动乘积。我在谷歌上搜索了一段时间，但这似乎是一个基本的功能——不确定我是否遗漏了什么。Id希望获得列B作为输出

A   B
1   1
2   2
3   6
4   24
5   120
6   720
7   5040

我基本上是在寻找这样的东西，如果它存在的话：

数据['B']=数据['A'].滚动（窗口=1）.产品（）

我在早些时候发现了这篇文章，但它似乎使用的是rolling_apply，不再处于活动状态？：

我尝试过使用类似的解决方案，但似乎不起作用

dftest= pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7],columns=['A'])
dftest['cum']=dftest['A'].rolling(1).apply(lambda x:x.prod())

输出：

   A  cumprod
0  1  1.0
1  2  2.0
2  3  3.0
3  4  4.0
4  5  5.0
5  6  6.0
6  7  7.0

好像你想要

---

也可以

df.v.expanding().agg(lambda a:a.prod())

0      1.0
1      2.0
2      6.0
3     24.0
4    120.0
5    720.0

好像你想要

---

也可以

df.v.expanding().agg(lambda a:a.prod())

0      1.0
1      2.0
2      6.0
3     24.0
4    120.0
5    720.0

---

我仔细阅读了以前的文章。我能找到的唯一有效的方法是在5年前被问到并使用了rolling_apply，它似乎不再是一个选项你说的“rolling product”，但在我看来，它更像是一个扩展产品。一个窗口为1的滚动产品就是这个系列本身，不是吗？复制品的答案已经有一段时间没有出现在《熊猫》中了，虽然这可能仍然是一个复制品，但必须有一个更好的版本target@DSM事实上，你是对的，我需要一个扩展产品。我仔细阅读了以前的文章。我能找到的唯一有效的方法是在5年前被问到并使用了rolling_apply，它似乎不再是一个选项你说的“rolling product”，但在我看来，它更像是一个扩展产品。一个窗口为1的滚动产品就是这个系列本身，不是吗？复制品的答案已经有一段时间没有出现在《熊猫》中了，虽然这可能仍然是一个复制品，但必须有一个更好的版本target@DSM事实上你是对的，我需要一个扩展产品。那太完美了+回答得好。特别是在扩展方面。那太完美了+回答得好。特别是在扩张方面。