如何在Pandas DataFrame中递推计算Stawka E列的后续值

问题需求 #

需按以下规则递推计算Stawka E列的值：

• 2024年Stawka E = 2023年Stawka E × 2023年CPI/100
• 2025年Stawka E = 2024年Stawka E × 2024年CPI/100
• 以此类推

原始代码问题 #

你之前的代码通过np.where和apply尝试计算，但无法实现递推逻辑——向量式运算不会逐行更新Stawka E的值，shift(1)始终取初始的2023年值，而非上一行计算后的结果。原始代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

st_opl_prze_dict ={
    "Rok" : [2023,2024,2025,2026,2027],
    "Stawka E" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "Stawka Ln" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "CPI" : [11.9, 5.2, 3.6, 3, 2 ]
}
st_opl_prze = pd.DataFrame(st_opl_prze_dict)
st_opl_prze["Stawka E"] = np.where(st_opl_prze["Stawka E"].isnull(),
                                   st_opl_prze["Stawka E"].apply(lambda x: st_opl_prze["Stawka E"].shift(1) * st_opl_prze["CPI"] / 100),
                                   st_opl_prze["Stawka E"])

解决方案 #

提供两种可行的实现方式：

方法1：循环迭代（直观易懂）

通过逐行遍历，用上一行的计算结果更新当前行，完美匹配递推逻辑：

import numpy as np
import pandas as pd

st_opl_prze_dict ={
    "Rok" : [2023,2024,2025,2026,2027],
    "Stawka E" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "Stawka Ln" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "CPI" : [11.9, 5.2, 3.6, 3, 2 ]
}
st_opl_prze = pd.DataFrame(st_opl_prze_dict)

# 从第2行（索引1）开始递推计算
for i in range(1, len(st_opl_prze)):
    st_opl_prze.loc[i, 'Stawka E'] = st_opl_prze.loc[i-1, 'Stawka E'] * st_opl_prze.loc[i-1, 'CPI'] / 100

print(st_opl_prze)

方法2：累积乘积（高效向量运算）

利用cumprod()计算CPI的累积乘积，结合初始值一次性生成结果，适合大数据量场景：

import numpy as np
import pandas as pd

st_opl_prze_dict ={
    "Rok" : [2023,2024,2025,2026,2027],
    "Stawka E" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "Stawka Ln" : [2.275, np.NaN, np.NaN, np.NaN, np.NaN],
    "CPI" : [11.9, 5.2, 3.6, 3, 2 ]
}
st_opl_prze = pd.DataFrame(st_opl_prze_dict)

# 填充初始值，计算上一年CPI的累积乘积并应用
st_opl_prze['Stawka E'] = st_opl_prze['Stawka E'].ffill() * (1 + st_opl_prze['CPI'].shift(1)/100).cumprod().fillna(1)

print(st_opl_prze)

结果验证 #

两种方法都会得到如下正确结果（保留三位小数）：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adii