在Python中高效分割几何级数（Pythonic方式）
我正在尝试实现一个涉及几何级数（拆分）的计算。有什么有效的方法吗。数据集有数百万行。我需要“交易数量”栏
turtle=2（用户定义）
base_quantity=1（用户自定义）
def turtle_split(row):
if row['Action'] == 'BUY':
return base_quantity * (turtle ** row['Marker'] - 1) // (turtle - 1)
else:
return 0
df['Traded_quantity'] = df.apply(turtle_split, axis=1).round(0).astype(int)
对于第0行，Traded_quantity应该为零（因为标记为零）
对于第一行，Traded_quantity应该是（1x1）（1x2）=3（标记2将被分成1和1，第一个1将与base_quantity相乘
对于第二行，Traded_quantity应该为零（因为标记为零）
对于第三行，交易数量应为（2x2）=4（标记1将乘以第1行的最后一次分割，即2x2）
对于第四行，交易数量应为零（因为标记为零）
对于第五行，交易数量应为（4x2）（4x2x2x2）（4x2x2x2x2x2）=56（标记3将被分为1,1和1，第一个1将与第三行的最后一次分割相乘）
对于第6行，交易数量应为（32x2）（32x2x2）（32x2x2x2）（32x2x2x2x2x2）（32x2x2x2x2x2x2）=8128
每当有买入时，交易数量将使用Traded_quantity次海龟的最后一批来计算。
结果表明，当标记中没有零时，代码正在生成正确的交易数量。一旦有两个零的间隙，几何级数将没有帮助，我将要求前面的fig（来自缓存）重新计算交易的q。尝试使用lru缓存进行递归，没有效果。
共有1个答案
这应该行得通
def turtle_split(row):
global base_quantity
if row['Action'] == 'BUY':
summation = base_quantity * (turtle ** row['Marker'] - 1) // (turtle - 1)
base_quantity = base_quantity * (turtle ** (row['Marker'] - 1))*turtle
return summation
else:
return 0
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