Python 数据帧中的循环依赖

下面的代码在掷硬币结果上下注。你从100英镑开始，每次掷骰的风险为5%，但因为我的代码根据你的起始余额计算赌注大小，所以赌注始终为5英镑

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt

start_bal = 100.0 #start off with £100
risk = 0.05 # risk 5% on each bet

#create an empty data frame.
a = pandas.DataFrame()

#create a list of coin toss results, 1 is win, -1 is lose
a['Result'] = [1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1]

#your bet size is a % of your starting balance
a['bet'] = start_bal*risk
#record profit or loss based on coin toss
a['pnl'] = a.Result * a.bet
#increase/decrease balance
a['bal'] = start_bal + a.pnl.cumsum()

#plot balance
plt.plot(a.bal)

我想做的是在每次下注后根据你当时的余额重新计算下注大小，这样当你的余额增加时下注更多，当余额减少时下注更少。这意味着“bal”取决于“bet”，而“bet”又取决于“bal”，所以我最终得到了一个循环关系

这可能吗？我是否需要一次遍历一行数据帧，重新计算该特定索引的“bal”和“bet”

谢谢。

简单的一行：

results = start_bal * (1 + risk * a.Result).cumprod()
>>> results
0     105.000000
1     110.250000
2     115.762500
3     121.550625
4     115.473094
5     109.699439
6     115.184411
7     120.943632
8     126.990813
9     120.641272
10    114.609209
11    120.339669
12    126.356653
13    120.038820
14    114.036879
15    108.335035
16    113.751787
17    119.439376
Name: Result, dtype: float64

results.plot()

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是的，这就是我想要的！谢谢