本文将介绍如何在 Pandas DataFrame 中计算某一列与其相邻行数值的商，并将结果存储为新的列。这种操作在时间序列分析、增长率计算等场景中非常常见。我们将使用 Pandas 提供的 shift() 函数和除法运算来实现这一目标。
首先，我们需要创建一个示例 DataFrame：
import pandas as pd
data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)上述代码创建了一个名为 df 的 DataFrame，其中包含一列名为 'A' 的数据。接下来，我们将计算 'A' 列中每个元素与其前一个元素的商，并将结果存储在新的 'B' 列中。
方法一：使用 shift() 函数和除法
import pandas as pd
data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
df['B'] = df['A'] / df['A'].shift(1) # 计算A列与上一个值的商
df['B'] = df['B'].shift(-1) #将计算结果向上移动一行
print(df)这段代码首先使用 df['A'].shift(1) 将 'A' 列向下移动一位，然后使用 df['A'] / df['A'].shift(1) 计算 'A' 列与其移动后的列的商，并将结果赋值给新的 'B' 列。之后，再使用df['B'] = df['B'].shift(-1)将结果向上移动一行，得到最终结果。
方法二：更简洁的实现方式
可以使用更简洁的方式实现相同的功能：
import pandas as pd
data = {'A': [2, 6, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
df['B']= df['A'].shift(-1).div(df['A']) # 计算下一个值与当前值的商
print(df)这段代码使用 df['A'].shift(-1) 将 'A' 列向上移动一位，然后使用 .div(df['A']) 计算移动后的列与 'A' 列的商，并将结果赋值给新的 'B' 列。 div() 函数是 Pandas 中用于执行除法操作的函数，这里用于计算对应元素的商。
两种方法都会产生以下输出：
A B 0 2 3.0 1 6 2.0 2 12 NaN
可以看到，'B' 列包含了 'A' 列中每个元素与其下一个元素的商。最后一个元素由于没有下一个元素，因此其对应的值为 NaN（Not a Number）。
注意事项：
- shift() 函数的参数可以控制移动的位数。正数表示向下移动，负数表示向上移动。
- 当使用 shift() 函数时，会引入 NaN 值。需要根据实际情况处理这些 NaN 值，例如使用 fillna() 函数填充。
- 如果需要计算其他类型的行间运算，例如差值、乘积等，可以使用类似的方法，结合 Pandas 提供的其他函数来实现。
总结：
本文介绍了使用 Pandas DataFrame 计算行间商的两种方法。通过 shift() 函数和除法运算，可以方便地计算 DataFrame 中某一列与其相邻行数值的商，并将其存储为新的列。 掌握这些技巧可以帮助你更高效地进行数据分析和处理。
