pythonのcsvファイルを利用した範囲指定での計算

Question

前提・実現したいこと

pythonのcsvファイルを利用した範囲指定での計算

pythonでpandasを用いてプログラムを作っているのですが、エラーメッセージが出てしまいます。
下記のようなプログラムを作りたいと考えています。

index A B
1 1 0
2 0 0
3 1 2 (=A1+A2+A3)
4 0 1 (=A2+A3+A4)
5 0 1 (=A3+A4+A5)
. . .
. . .
. . .
1500 1 1(=A1498+A1499+A1500)

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: 'int' object is not subscriptable

該当のソースコード

test1 = pd.read_csv("test1.csv",encoding="shift-jis",index_col = 0)
tmp1 = [0 for i in range(len(test1))]

test_l1 = test1["A"].to_list()
for i, dat1 in enumerate(test_l1):
  if i >= 3:
       tmp1[i] = dat1[i] + dat1[i-1] + dat1[i-2]
  else:
       tmp1[i] = 0 

df1 = pd.read_csv("test1.csv",encoding="shift-jis",header = 0)
df1["B"] = tmp1
df1.to_csv("test1.csv",columns=['1', '2', '3',"4","5","A","B"],encoding="shift-jis")

試したこと

調べてみて、intを付けてみたり、別の変数で定義してみましたがうまくいきませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

pythonのver3.9.6を使用しています。
よろしくお願い致します。

Answer 1

shift を使うと簡単にできます。ご参考まで
元のcsvファイルに index 列と A 列があるとして

import pandas as pd

test1 = pd.read_csv("test1.csv",encoding="shift-jis",index_col = 0)
test1 = test1.reset_index()
test1['X'] = test1['A'].shift(1).fillna(0).astype(int)
test1['Y'] = test1['A'].shift(2).fillna(0).astype(int)
test1['B'] = test1['A'] + test1['X'] + test1['Y']
test1.loc[0:1,'B'] = 0
test1.to_csv("test1.csv", columns=['A','B'], index=False, encoding="shift-jis")

Comments

[umushi]

回答してくださり、ありがとうございます。
今回は現在のプログラムを改善してくださった方をベストアンサーとさせていただきました。
ありがとうございました。

Answer 2

入力データの形式が不明なので間違っているかもしれませんが、dat1[i]ではなくtest_l1[i]ではないでしょうか。

test_l1が「A列の数値のリスト（[1, 0, 1, 0, 0, ...]）」とすると、それをfor i, dat1 in enumerate(test_l1)した結果、dat1がリストではなくintとなります。
当然、intはインデックスアクセスできないのでTypeError: 'int' object is not subscriptableとなったのではと愚推します。

Comments

[umushi]

回答してくださり、ありがとうございます。
おっしゃる通り、dat1[i]をtest_l1[i]に変えたところ、実現することができました。
ありがとうございました。