python - come eseguo l'operazione di seguito in python dataframe

Question

di seguito è il mio df

df = pd.DataFrame({
                   'Sr. No': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                    'val1' : [2,3,2,4,1,2],

})

Voglio l'output val2 come mostrato nelle figure seguenti. row1 è uguale a row1 di val1 ma row2 e sotto vengono calcolati utilizzando una formula, come mostrato

Answer 1

Quindi tutte le righe dipendono dalla precedente poiché C4 dipende, ad esempio, dal calcolo di C3. Quindi quello che possiamo fare è operare direttamente sugli array numpy.

sr_no_vals = df['Sr. No'].values
val1_vals = df['val1'].values
val2_vals = [val1_vals[0]]

for i in range(1, len(sr_no_vals)):
    calculated_value = (((1 + val2_vals[i - 1]) ** sr_no_vals[i - 1]) * (1 + val1_vals[i])) ** (1 / sr_no_vals[i]) 
    val2_vals.append(calculated_value)

df['val2'] = val2_vals

Quando si opera con array numpy, possiamo anche usare un compilatore just-in-time come numba per velocizzare l'operazione di un fattore enorme per dati di grandi dimensioni.

@numba.jit(nopython=True)
def calc_val2(val1_vals, sr_no_vals):
    val2_vals = [val1_vals[0]]
    for i in range(1, len(sr_no_vals)):
        calculated_value = (((1 + val2_vals[i - 1]) ** sr_no_vals[i - 1]) * (1 + val1_vals[i])) ** (1 / sr_no_vals[i]) 
        val2_vals.append(calculated_value)
    return val2_vals

df['val2'] = calc_val2(val1_vals, sr_no_vals)