Pandas 解決dataframe的一列進行向下順移問題
更新時間：2019年12月27日 10:09:48 作者：yyhhlancelot
今天小編就為大家分享一篇Pandas 解決dataframe的一列進行向下順移問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
最近做比賽，有時候需要造出新的特征，而這次遇到的問題是將一列數(shù)據往下順移一位。同時將開頭缺失的那一個數(shù)據用其他方式填充。
df['feature'].shift(1)向下順移一位，這時第一位會置為nan，需要填充。
----------------------歷史分割線-----------------
錯誤方案：
當時首先想到的是用loc來直接進行替換，也就是
i = len(dt) dt_new = pd.DataFrame() dt_new.loc[0, 'test'] = 0 dt_new.loc[1 : i - 1, 'test'] = dt.loc[0 : i - 2， 'data'] #這里會報錯
愿望很美好，現(xiàn)實很殘酷，這種方法會報錯。
不太好的方案：
于是打算用循環(huán)的辦法一個一個替換
dt_new = pd.DataFrame() dt_new.loc[0, 'test'] = 0 for i in range(len(dt) - 1): dt_new.loc[i + 1, 'test'] = dt.loc[i, 'data']
然而這個僅僅O(n)算法復雜度的東西，實際檢驗當用在幾萬行數(shù)據真的可以給你算好久好久，所以這個辦法也棄用了。
正確方案：
pandas的dataframe，每一行是有序號的，直接進行替換的話，有時它會將相同序號的進行替換，這個是dataFrame的特性，有時會忽略從你選擇的那一行開始替換，而直接從0開始。所以如果想用pandas來進行順位移動的話，目前沒有在API中找到便捷的方法。
最后終于想到了另外一個辦法，就是轉化為Numpy數(shù)組進行移動后，再轉回dataFrame。
dt_v = dt['data'].values dt_v = dt_v.flatten() i = len(dt) dt_new_v = np.zeros(i) dt_new_v[0] = 0 dt_new_v[1 : i] = dt_v[0 : i - 1] #這里要注意Numpy數(shù)組截取[1, i]實際截取的是[1, i - 1]行！ dt_new = pd.DataFrame() dt_new['test'] = dt_new_v
要注意Numpy數(shù)組截取[1, i]實際截取的是第[1, i - 1]行！
以上這篇Pandas 解決dataframe的一列進行向下順移問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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