无锡商业网站建设,网络推广方案文案,网站代理 正规备案,西宁网络推广软件我想用时间序列计算中的值迭代地填充数据框 . 所以基本上#xff0c;我想初始化数据框#xff0c;包括列A#xff0c;B和时间戳行#xff0c;全部为0或全部为NaN .然后我会添加初始值并检查此数据#xff0c;计算前一行中的新行#xff0c;比如行[A] [t] 行[A] [t-1] 1左…我想用时间序列计算中的值迭代地填充数据框 . 所以基本上我想初始化数据框包括列AB和时间戳行全部为0或全部为NaN .然后我会添加初始值并检查此数据计算前一行中的新行比如行[A] [t] 行[A] [t-1] 1左右 .我目前正在使用下面的代码但我觉得它有点难看必须有一种方法可以直接使用数据框或者只是更好的方式 . 注意我使用的是Python 2.7 .import datetime as dtimport pandas as pdimport scipy as sif __name__ __main__:base dt.datetime.today().date()dates [ base - dt.timedelta(daysx) for x in range(0,10) ]dates.sort()valdict {}symbols [A,B, C]for symb in symbols:valdict[symb] pd.Series( s.zeros( len(dates)), dates )for thedate in dates:if thedate dates[0]:for symb in valdict:valdict[symb][thedate] 1valdict[symb][thedate - dt.timedelta(days1)]print valdict
