在Pandas DataFrame中计算两列的累积偏差

计算逻辑 #

每一行的累积偏差公式为：
Cum Dev = (累计Curr Yr / 累计LT Avg) - 1
其中“累计”指从首行到当前行的求和结果。

实现代码 #

假设你的DataFrame名为df，可以通过Pandas的cumsum()方法快速计算累计和，再完成后续运算：

# 直接计算并新增累积偏差列
df['Cum Dev'] = (df['Curr Yr'].cumsum() / df['LT Avg'].cumsum()) - 1

# 如果需要保留中间累计列，可拆分步骤
df['Cum Curr Yr'] = df['Curr Yr'].cumsum()
df['Cum LT Avg'] = df['LT Avg'].cumsum()
df['Cum Dev'] = (df['Cum Curr Yr'] / df['Cum LT Avg']) - 1

结果验证 #

运行代码后，df['Cum Dev']的输出将与你提供的期望数据一致：

0     0.122993
1     0.160155
2     0.159889
3     0.221629
4     0.187604
5     0.178089
6     0.166876
7     0.152866
8     0.129326
9     0.114261
10    0.124487
11    0.128058
Name: Cum Dev, dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039