Python：如何迭代行并基于前一行计算值

我有截至2020年7月的销售数据，并希望使用恢复率预测未来3个月。 这是数据帧：

test = pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','USA','USA','USA'],
             'Month':[6,7,8,9,10],
              'Sales':[100,200,0,0,0],
              'Recovery':[0,1,1.5,2.5,3]
             })

这就是它的样子：

现在，我想在这个数据框中添加一个“预测”列：

test = pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','USA','USA','USA'],
             'Month':[6,7,8,9,10],
              'Sales':[100,200,0,0,0],
              'Recovery':[0,1,1.5,2.5,3]
             })

第3行的第一个值300基本上是

（200*1.5/1）

。这将是我们的基础值，因此下一个值，即500基本上是

（300*2.5/1.5）

，依此类推。

---

从第3行开始，我如何迭代每一行？我尝试使用shift（），但无法对行进行迭代。

您可以这样做：

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','USA','USA','USA'],
             'Month':[6,7,8,9,10],
              'Sales':[100,200,0,0,0],
              'Recovery':[0,1,1.5,2.5,3]
             })

test['Prediction'] = test['Sales']
for i in range(1, len(test)):
    #prevent division by zero
    if test.loc[i-1, 'Recovery'] != 0:
        test.loc[i, 'Prediction'] = test.loc[i-1, 'Prediction'] * test.loc[i, 'Recovery'] / test.loc[i-1, 'Recovery']

---

upvote复制粘贴示例！使用

shift（）

显示代码，因为这是我的第一个想法。但问题是，您不仅需要来自

销售

和

恢复

的先前值，还需要来自

预测

的值，这可能会带来问题。非常感谢！这太完美了！：）很高兴我能帮忙。：）快乐编码！