Python 将创建的函数列追加到现有数据框

我目前有一个数据帧，如下所示：

并希望添加一列E，该列根据以下函数计算

def geometric_brownian_motion(T = 1, N = 100, mu = 0.1, sigma = 0.01, S0 = 20):
    dt = float(T)/N
    t = np.linspace(0, T, N)
    W = np.random.standard_normal(size = N)
    W = np.cumsum(W)*np.sqrt(dt) ### standard brownian motion ###
    X = (mu-0.5*sigma**2)*t + sigma*W
    S = S0*np.exp(X) ### geometric brownian motion ###
    return S

（起源于）

如何为数据框中包含的所有日期创建时间序列并附加它

功能输入参数如下所示：

T=（#df第1行和df最后一行之间的天数）/365

N=#数据帧中的行

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S0=100

据我所知，问题的实质是如何对每一列应用某种方法，同时考虑到要计算一个新值，您需要一个来自数据帧的索引：

我建议您将索引提取为单独的列，并像往常一样使用apply

from functools import partial
df['index'] = df.index
T = # precalculate T here
N = df.shape[0]
applying_method = partial(geometric_brownian_motion,T=T,N=N, S0=100)
df['E'] = df.apply(lambda row: applying_method(*row),axis=1)

或者，如果根据函数参数重命名dataframe的列：

df['E'] = df.apply(lambda row: applying_method(**row),axis=1)

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希望能有所帮助。

谢谢您的回复。实际上，我并不想将函数应用于每一列，只是想根据索引中的日期和上面的函数为列[E]创建一个时间序列。我更新了答案@S.Peters。如果您重命名原始dataframe中的列，使它们与函数的参数匹配，我可以对其进行改进，并描述如何应用您的函数。更新了函数输入定义的问题。抱歉，但我仍然对dataframe列与函数参数的关系感到困惑。数据帧的“A”、“B”、“C”、“D”是什么意思？请将其命名为与函数参数相同的名称。它们只是现有列，唯一的相关性是我需要使用现有日期为列E创建时间序列。基本上尝试复制上面链接中的示例，而不是将其应用于一系列日期，将其应用于现有数据框中的日期，并将结果添加为列。“起始价格=100”如何？在函数中看不到。抱歉，修改为S0