Pandas 带初始值的百分比列累计求和：实现复利累计结果计算

你需要实现的是复利式累计增长计算，每期数值基于上一期结果计算，因此使用累计乘积方法cumprod即可达到预期效果：

import pandas as pd

# 替换为你实际的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'timestamp': ['XXX', 'YYY', 'ZZZ'],
    'percentage': [5, -2, 3]
})

# 自定义初始值
initial_value = 100

# 计算累计值
df['cum_value'] = (1 + df['percentage'] / 100).cumprod() * initial_value

执行后输出的cum_value列对应结果：

0    105.000
1    102.900
2    105.987

如果你的percentage字段为千分比/基点单位，对应调整/100为/1000//10000即可。如果需要将初始值作为首行插入结果中，可追加以下代码：

df = pd.concat([
    pd.DataFrame({'timestamp': ['init'], 'percentage': [0], 'cum_value': [initial_value]}),
    df
], ignore_index=True)

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