如何无需for循环计算Pandas DataFrame列的偏移1行累积和？

你需要的逻辑本质是：列b的首项为0，后续每一项是列a前i项的累积和（i从0开始到当前索引-1）。完全可以用Pandas内置的cumsum()函数结合简单操作实现，无需手动循环，效率更高。

方法一：结合cumsum()与shift() #

先对列a计算累积和，再将结果整体向下偏移1行，最后把首行的缺失值填充为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4]})
# 计算偏移累积和
df['b'] = df['a'].cumsum().shift(1).fillna(0).astype(int)
print(df)

输出结果：

a  b
0  1  0
1  2  1
2  3  3
3  4  6

方法二：直接拼接累积和前n-1项 #

先计算列a的累积和，取前n-1项（n为数据行数），再在前面拼接一个0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4]})
# 拼接生成列b
df['b'] = [0] + df['a'].cumsum().tolist()[:-1]
print(df)

同样会得到符合要求的结果。

两种方法都避免了手动循环，在处理大规模数据集时，性能会远优于循环实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roulette01