如何用Pandas基于上一行值与另一列值相乘创建新列？

你的需求本质是计算累积乘积，用pandas内置的cumprod()函数就能直接实现，完全不需要手动处理shift或者循环，代码如下：

import pandas as pd

# 你的示例数据
data = {
    'time': [0, 1, 2, 3, 4],
    'val': [1, 0.5, 0.6, 0.7, 0.9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成adj_val列
df['adj_val'] = df['val'].cumprod()

运行后得到的结果和你给出的示例完全一致：

为什么你之前的代码没成功？ #

你先设置了第一行的new_col，但后续执行df['new_col'] = df['new_col'].shift(1)*df['other_col']时，df['new_col']除了第一行有值，其他行都是NaN。shift(1)后，第二行能取到第一行的值，但第三行及以后取到的都是NaN，相乘后结果自然不对，而且这行代码会直接覆盖掉你之前设置的第一行值，导致最终只有第二行有有效数据。

特殊情况处理（如果首行值不是val列的首行） #

如果你的首行adj_val不是val的首行值，比如首行需要设为某个固定值（比如2），再乘后续的val，可以这样写：

# 首行设为固定值，后续累积乘val
df['adj_val'] = pd.concat([pd.Series([2]), df['val'].iloc[1:]]).cumprod()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yusuf