如何用DataFrame下一行b列值迭代更新a列？

原始数据 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'a': [420, 380, 390],
    'b': [50, 40, 45]
})

输出结果：

a   b
0  420  50
1  380  40
2  390  45

目标效果 #

更新后a列以首个值420为基础，依次累加前一行的b列值，最终得到：

a   b
0  420  50
1  460  40
2  505  45

实现方法 #

方法1：pandas累加函数（高效推荐） #

利用向量式运算替代循环，适合大数据量场景：

# 计算b列前n-1项的累加和
cum_b = df['b'].iloc[:-1].cumsum()
# 拼接初始值与累加序列，替换原a列
df['a'] = pd.concat([df['a'].iloc[:1], df['a'].iloc[0] + cum_b], ignore_index=True)

方法2：循环迭代（直观易懂） #

如果需要清晰展示每一步更新逻辑，可使用基础循环：

# 从第二行开始逐行更新
for i in range(1, len(df)):
    df.loc[i, 'a'] = df.loc[i-1, 'a'] + df.loc[i-1, 'b']

方法3：shift()结合累加（简洁写法） #

通过位移函数简化逻辑，一行代码完成更新：

# b列向下位移一行后累加，再加上a列初始值
df['a'] = df['a'].iloc[0] + df['b'].shift().fillna(0).cumsum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohammad.sh