python - como faço para executar a operação abaixo no dataframe python

Question

abaixo está meu df

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

})

Eu quero a saída val2 conforme mostrado nas figuras abaixo. linha1 é igual à linha1 de val1, mas a linha2 e abaixo são calculadas usando uma fórmula, conforme mostrado

Answer 1

Portanto, todas as linhas dependem das anteriores, pois C4 depende do cálculo de C3, por exemplo. Portanto, o que podemos fazer é operar diretamente nos arrays 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

Ao operar com matrizes numpy, também podemos usar um compilador just-in-time, como numba, para acelerar a operação por um fator enorme para dados grandes.

@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)