使用 Pandas 如何递增地乘以这些值并求这些值的总和

Question

(Not duplicate question)

我的数据集df 如下所示：

time                    Open
2017-01-01 00:00:00     5.2475
2017-01-01 01:00:00     5.2180
2017-01-01 02:00:00     5.2128
...., ....
2017-12-31 23:00:00     5.7388

这是一个hourly 数据集。

我想将+1 中的值乘以10 个值，然后取这些值中的summation。

例如：

• 1st value 是multiplied 1
• 2nd value 是 multiplied 由 2
• 10th value 乘以 10，然后在 11th value 上重复 1 等等。
• 然后求和，value1 + ... + value10

我做了什么？

我几乎只能将每个值乘以相同的数字，如下所示：

df['Open_Multiply'] = df['Open'] * 1     # Number to multiply

但我无法进行增量迭代和计算。我可以在 Python 中执行此操作，但在 Pandas 中还不行。

一旦multiplication 完成，我想存储**summation** 新的df 中的10 值称为df2，因此我们有time 和 Open_Mult_Sum 在df2 dataframe

(SOLVED)求和计算：Take the sum of every N rows in a pandas series

Answer 1

使用np.tile 和np.arange，然后相乘

df['Open'] * np.tile(np.arange(1,11), len(df))[:len(df)]