Python 使用同一表中的数据填充pandas表的有效方法_Python_Python 3.x_Pandas_Dataframe

Python 使用同一表中的数据填充pandas表的有效方法

python python-3.x pandas dataframe

Python 使用同一表中的数据填充pandas表的有效方法,python,python-3.x,pandas,dataframe,Python,Python 3.x,Pandas,Dataframe,请看下表，我会尽力解释那里发生了什么 A AVG(A) COEF A PREDICTION 1 7.711311e+06 NaN NaN NaN 2 7.954800e+06 NaN NaN NaN 3 7.936405e+06 NaN

请看下表，我会尽力解释那里发生了什么

         A               AVG(A)           COEF       A PREDICTION

1   7.711311e+06           NaN             NaN           NaN
2   7.954800e+06           NaN             NaN           NaN
3   7.936405e+06           NaN             NaN           NaN
4   7.943156e+06           NaN             NaN           NaN
5   8.058328e+06           NaN             NaN           NaN
6   8.262795e+06           NaN             NaN           NaN
7   8.571035e+06           NaN             NaN           NaN
8   8.594560e+06           NaN             NaN           NaN
9   8.633982e+06           NaN             NaN           NaN
10  8.449065e+06           NaN             NaN           NaN
11  8.471940e+06           NaN             NaN           NaN
12  8.498411e+06           NaN             NaN           NaN
13  8.938666e+06           NaN             NaN           NaN
14  9.118592e+06           NaN             NaN           NaN
15  9.148847e+06           NaN             NaN           NaN
16  8.894800e+06           NaN             NaN           NaN
17  8.981288e+06  8.480469e+06        1.020306           NaN
18  9.054566e+06  8.559484e+06        1.021430           NaN
19  9.126747e+06  8.628422e+06        1.016544           NaN
20  9.209076e+06  8.703285e+06        0.959278           NaN
21  9.229077e+06  8.778928e+06        0.977292           NaN
22  9.103907e+06  8.840432e+06        0.988755  9.019947e+06

a）列
```
a
```
，我们有兴趣预测下一个a
（b）
```
AVG（A）
```
是A的滚动平均值（窗口=17）
c）
```
COEF
```
列为预先计算并帮助我们预测
d）
```
预测
```
列的计算如下：

df['A PREDICTION']=df['AVG（A）]*df['COEF'].shift（5）

我知道我的

A PREDICTION

列非常精确，所以我想继续我的表，再增加5行（因为我还有5个系数）。为了做到这一点，我需要继续

列，但是我没有更多的数据，所以我将使用我的预测。即，下一行应按如下方式开始：

         A               AVG(A)           COEF       A PREDICTION

1   7.711311e+06           NaN             NaN           NaN
2   7.954800e+06           NaN             NaN           NaN
3   7.936405e+06           NaN             NaN           NaN
4   7.943156e+06           NaN             NaN           NaN
5   8.058328e+06           NaN             NaN           NaN
6   8.262795e+06           NaN             NaN           NaN
7   8.571035e+06           NaN             NaN           NaN
8   8.594560e+06           NaN             NaN           NaN
9   8.633982e+06           NaN             NaN           NaN
10  8.449065e+06           NaN             NaN           NaN
11  8.471940e+06           NaN             NaN           NaN
12  8.498411e+06           NaN             NaN           NaN
13  8.938666e+06           NaN             NaN           NaN
14  9.118592e+06           NaN             NaN           NaN
15  9.148847e+06           NaN             NaN           NaN
16  8.894800e+06           NaN             NaN           NaN
17  8.981288e+06  8.480469e+06        1.020306           NaN
18  9.054566e+06  8.559484e+06        1.021430           NaN
19  9.126747e+06  8.628422e+06        1.016544           NaN
20  9.209076e+06  8.703285e+06        0.959278           NaN
21  9.229077e+06  8.778928e+06        0.977292           NaN
22  9.103907e+06  8.840432e+06        0.988755  9.019947e+06
23  9.019947e+06

之后，我将计算

AVG（A）

并将其乘以

1.021430

得到第23行的

A预测

，然后在第24行使用该

A预测

后，计算下一个

AVG（A）

并将其乘以

1.016544

，得到下一个

A预测

等

有没有一种有效的方法来做这样的事情？

那么您需要for loop:-）我如何在df中使用它？