Kartik - 1 year ago 74

Python Question

I have a DataFrame (or numpy 2D array, if you please) like so:

`0 1 2 3 4 5 6 7 8 9`

tstamp

2016-09-19 00:00:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2016-09-19 00:01:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2016-09-19 00:02:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2016-09-19 00:03:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2016-09-19 00:04:00 29.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

I need to fill all

`NaN`

`for i in range(1, 10):`

df.loc[:, i] = const + df.loc[:, i-1].multiply(const)

Where

`const`

`df.loc[:, 1:] = const + df.loc[:, :-1].multiply(const)`

But note that the value of the next column depends on the

Ps., although this is totally unnecessary, but:

`df.loc[row_slice, col_slice].values`

will return a

`numpy NDArray`

Recommended for you: Get network issues from **WhatsUp Gold**. **Not end users.**

Answer Source

Recommended from our users: **Dynamic Network Monitoring from WhatsUp Gold from IPSwitch**. ** Free Download**