Python pandas dataframe：如何添加数字数据的后续行

我有一个只包含数字的数据框，我想添加后续行。因此，从这样的数据帧：

   A  B
0  1  2
1  3  3
2  5  4
3  9  7

    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

我想得到一个新的数据帧，如下所示：

   A  B
0  1  2
1  3  3
2  5  4
3  9  7

    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

（新数据帧的第一行包含原始数据帧的前两行的条目，相加，等等）

我找到了以下方法：

df = pandas.DataFrame({'A': [1,3,5,9], 'B': [2,3,4,7]})
new_rows = {}
for i in range(df.shape[0] - 1):
    new_rows[i] = df.irow(i)+df.irow(i+1)
new_df = pandas.DataFrame(new_rows).transpose()

但它既不快也不漂亮。关于如何优化速度和python zen ness的任何建议？

自行调用，然后需要调用：

自行调用，然后需要调用：

自行调用，然后需要调用：

自行调用，然后需要调用：

---

这将起作用，并为您提供与示例中相同的索引

(df+df.shift(-1))[:-1]

Out[146]: 
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

---

这将起作用，并为您提供与示例中相同的索引

(df+df.shift(-1))[:-1]

Out[146]: 
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

---

这将起作用，并为您提供与示例中相同的索引

(df+df.shift(-1))[:-1]

Out[146]: 
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

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这将起作用，并为您提供与示例中相同的索引

(df+df.shift(-1))[:-1]

Out[146]: 
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

---

带有

头部

和

尾部

的替代方法：

df.tail(-1).reset_index(drop=True) + df.head(-1).reset_index(drop=True)

Out[41]:
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

---

带有

头部

和

尾部

的替代方法：

df.tail(-1).reset_index(drop=True) + df.head(-1).reset_index(drop=True)

Out[41]:
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

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带有

头部

和

尾部

的替代方法：

df.tail(-1).reset_index(drop=True) + df.head(-1).reset_index(drop=True)

Out[41]:
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

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带有

头部

和

尾部

的替代方法：

df.tail(-1).reset_index(drop=True) + df.head(-1).reset_index(drop=True)

Out[41]:
    A   B
0   4   5
1   8   7
2  14  11

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谢谢如果您感兴趣，请提供一些计时结果：我的版本为1.39秒，您的版本为2.19秒。谢谢！如果您感兴趣，请提供一些计时结果：我的版本为1.39秒，您的版本为2.19秒。谢谢！如果您感兴趣，请提供一些计时结果：我的版本为1.39秒，您的版本为2.19秒。谢谢！如果您感兴趣，请提供一些计时结果：我的版本为1.39秒，您的版本为2.19毫秒。