Как рекурсивно рассчитать столбец на основе предыдущих значений строки другого столбца в полярах? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь рассчитать столбец Wheesed_goals в DataFrame, используя библиотеку Polars в Python. Я хочу, чтобы каждая строка Wheesed_goals Ваше значение Text зависело от предыдущих значений столбца, называемого целями , рассчитанное для каждой команды с использованием группы на основе группы (

Код: Выделить всё

over("Team")< /code>). < /p>
формула, которую я стремлюсь реализовать, - это примерно так: < /p>

 Для каждой строки: < /li>
< /ul>
weighted_goals = 0.8 * goals[n] + 0.2 * (0.8 * goals[n-1] + 0.2 * (0.8 * goals[n-2] ...)

Идея состоит в том, чтобы для Wheesed_goals является рекурсивным расчетом, который учитывает предыдущие значения в целях для каждой команды, с экспоненциальным распадом (или взвешиванием) на каждом шаге.
Чтобы проиллюстрировать, предположить, что у меня есть следующая фрейма:
.

Код: Выделить всё

import polars as pl

data = pl.DataFrame({
"Team": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"],
"Week": [1, 2, 3, 1, 2, 3],
"goals": [2, 1, 3, 1, 4, 2]
})

For this input, I would like the weighted_goals column to look something like this (using the recursive formula mentioned above):



Team
неделя < /th>
цели < /th>
Wheesed_GOALS < /th>
< /tr>
< /thead>


< /td>
1
< /td>
< /td>
< /td>
< /td>
< /td>
< /td>
/> 2 < /td>
< /tr>

a < /td>
2 < /td>
1 < /td>
< /td> * 1 + 0,2 * 2 = 1,2 < /td>

a < /td>
3 < /td>
3 < /td>
0,8 * 3 + 0,2 * (0,8 * 1 + 0,2 * 2) = 2,56 < /td>
< /tr>

b < /td>
< /tr>

< /td /> 1 < /td>
1 < /td>
1 < /td>
< /tr>

b < /td>
2 < /td>
4 < /td>
> 0. 8 0. 8. 3.2 < /td>
< /tr>

b < /td>
3 < /td>
2 < /td>
0,8 * 2 + 0,2 * (0,8 * 4 + 0,2 * 1) = 2,56 < /td>

< /tbody>
< /table> < /div>
Как я могу реализовать эту рекурсивную формулу в полярах? Есть ли эффективный способ достичь этого без использования явного цикла?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... another-co