python對列進(jìn)行平移變換的方法(shift)
更新時(shí)間：2019年01月10日 15:53:09 作者：芒蘿
今天小編就為大家分享一篇python對列進(jìn)行平移變換的方法(shift)，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
在進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時(shí), 經(jīng)常會(huì)碰到基于同一列進(jìn)行錯(cuò)位相加減的操作, 即對某一列進(jìn)行向上或向下平移(shift).
往常, 我們都會(huì)使用循環(huán)進(jìn)行操作, 但經(jīng)過查閱相關(guān)資料, 發(fā)現(xiàn)結(jié)合pandas里的groupby和shift兩個(gè)函數(shù)就能輕松實(shí)現(xiàn)上述要求.
#創(chuàng)建樣例數(shù)據(jù)
temp = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,3],'value':[1,2,3,4,5,6]});temp
Out[1]: id value 0 1 1 1 1 2 2 1 3 3 2 4 4 2 5 5 3 6
temp['value_shift'] = temp.groupby('id')['value'].shift(1);temp
Out[180]:
id value value_shift
0 1 1 NaN
1 1 2 1.0
2 1 3 2.0
3 2 4 NaN
4 2 5 4.0
5 3 6 NaN
temp['value_shift_1'] = temp.groupby('id')['value'].shift(-1);temp
Out[181]:
id value value_shift value_shift_1
0 1 1 NaN 2.0
1 1 2 1.0 3.0
2 1 3 2.0 NaN
3 2 4 NaN 5.0
4 2 5 4.0 NaN
5 3 6 NaN NaN
通過shift函數(shù)里面的值來控制向前還是向后偏移, 缺少的值會(huì)填充NaN.
groupby函數(shù)里的參數(shù)控制基于什么字段進(jìn)行shift.
官方文檔 這里是以index為基準(zhǔn).
以上這篇python對列進(jìn)行平移變換的方法(shift)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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