Pandas中如何为DataFrame新增同列相邻行求和的新列

实现思路 #

你需要的同列相邻行求和需求，完全可以通过pandas内置的shift()移位方法实现，不需要手动逐行循环遍历，执行效率更高。

核心逻辑 #

你定义的新列规则是d1[i] + d1[i+1]，也就是每一行的取值为当前行的d1值，加上同列下一行的d1值：

• shift(-1)可以将d1整列向上移动1位，移位后每个行位置刚好对齐到“当前行的下一行d1值”
• 将原d1列和移位后的d1列逐行相加，就能得到符合要求的求和结果

可直接运行的代码 #

import pandas as pd
# 复现你给出的初始数据结构
df = pd.DataFrame({
    "d1": [780, 784, 846, 843, 820, 819, 819, 820, 822],
    "d2": [37.0, 38.1, 38.1, 38.0, 36.3, 36.3, 36.4, 36.3, 36.4],
    "d3": [21.4, 21.4, 21.4, 21.5, 22.9, 22.9, 22.9, 22.9, 22.9],
    "d4": [122840.0, 122860.0, 122880.0, 122900.0, 133220.0, 133240.0, 133260.0, 133280.0, 133300.0]
})
# 新增d5列完成相邻行求和
df["d5"] = df["d1"] + df["d1"].shift(-1)

结果对照 #

计算得到的前3行输出和你给出的预期效果完全匹配：

注意事项 #

• 因为最后一行没有对应的下一行d1值，移位后最后一行的d5会自动填充为NaN，如果不需要保留该行结果，可以用df.dropna(subset=["d5"])过滤掉。
• 如果后续需要调整求和方向（比如计算当前行和上一行的d1和），只需要把shift(-1)替换为shift(1)即可：shift的参数为正时代表列向下移位（取上一行的值），为负时代表列向上移位（取下一行的值）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user123