Векторизованная функция Pandas, чтобы найти время для роста n% от начальной ячейки ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть DataFrame pandas с временным рядом (в данном случае ценой модели подержанного автомобиля), и я ищу векторизованную функцию, которая сопоставит каждую ячейку со временем, необходимым для роста цены n процентов из этой ячейки (если он никогда не достигает n% больше, то возвращается nan)
Теоретически должно быть возможно выполнить векторизованный способ, как вывод каждой строки не зависит от того, что было перед ней
Вот образец данных и ожидаемый результат

Код: Выделить всё

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame(
[
1490.47,
1492.98,
1494.69,
1497.43,
1499.02,
1503.29,
1501.60,
1502.80,
1502.30,
1509.38,
1512.01,
1508.98,
1512.63,
],
columns=['price'],
)

df.index.names = ['time']

n=1/100

Итак, в этом случае я хочу работать для n=1/100, поэтому вычислите для каждой ячейки время, необходимое для увеличения цены на 1%. Таким образом, для первой ячейки рост на 1% будет равен 1490,47*1,01 = 1505,3747, первая ячейка, превышающая это значение, равна 1509,38, что составляет 9 ячеек после первой ячейки, поэтому выходные данные для этой ячейки будут будет 9 и так далее для остальных...
Ожидаемый результат тогда будет:

Код: Выделить всё

df.some_functions(n=1/100)

print(df)

price
time
0     9
1     8
2     8
3     nan
4     nan
5     nan
6     nan
7     nan
8     nan
9     nan
10    nan
11    nan
12    nan

Последние 10 равны nan, поскольку цена не увеличивается более чем на 1 % от их ячейки в оставшемся DataFrame.
Как всегда большое спасибо

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... rting-cell