Python 从数据帧在熊猫中创建条件概率

我有熊猫数据帧df中的概率（从2011年7月1日到2011年7月31日，在15分钟内）。 以下是摘录：

         Date_Time      prob
0  2011-07-01 00:00:00  0.0112
1  2011-07-01 00:15:00  0.0224
2  2011-07-01 00:30:00  0.0112
3  2011-07-01 00:45:00  0.0896
4  2011-07-01 01:00:00  0.0112
5  2011-07-01 01:15:00  0.0112
6  2011-07-01 01:30:00  0.0336
7  2011-07-01 01:45:00  0.1081
8  2011-07-01 02:00:00  0.0112

我想计算一个15分钟周期的条件概率（给定B的概率->p（A | B）），一个她四个（！）的先行者。每一行（周期）都是这样。 这意味着（我在这里使用索引来命名行）：

p（4 | 0），p（4 | 1），p（4 | 2），p（4 | 3）

p（5 | 1），p（5 | 2），p（5 | 3），p（5 | 4）

等等

公式是：p（A | B）=p（A和B）/p（B，也就是（p（A）*p（B）/p（B））

对不起，我不知道该怎么做。也许有一个有用的pandas函数，我可以拟合它，但我没有找到任何东西。

你可以用它来计算所有这些概率

>>> for i in range(1,5):
...     probB = df.shift(i)['prob']
...     probA = df['prob']
...     df['prob -' + str(i)] = (probA * probB) / probB
... 
>>> df
             Date_Time    prob  prob -1  prob -2  prob -3  prob -4
0 2011-07-01  00:00:00  0.0112      NaN      NaN      NaN      NaN
1 2011-07-01  00:15:00  0.0224   0.0224      NaN      NaN      NaN
2 2011-07-01  00:30:00  0.0112   0.0112   0.0112      NaN      NaN
3 2011-07-01  00:45:00  0.0896   0.0896   0.0896   0.0896      NaN
4 2011-07-01  01:00:00  0.0112   0.0112   0.0112   0.0112   0.0112
5 2011-07-01  01:15:00  0.0112   0.0112   0.0112   0.0112   0.0112
6 2011-07-01  01:30:00  0.0336   0.0336   0.0336   0.0336   0.0336
7 2011-07-01  01:45:00  0.1081   0.1081   0.1081   0.1081   0.1081
8 2011-07-01  02:00:00  0.0112   0.0112   0.0112   0.0112   0.0112

---

如果

P（A | B）=P（A）*P（B）/P（B）

，那么

A

和

B

是独立的，

P（A | B）=P（A）

。所以不需要计算…谢谢！！我试过了。很抱歉，我得到了：

TypeError:插入列的索引与框架索引不兼容

出了什么问题？@EP1986您能用小示例数据集重现错误并发布到这里吗？