Pandas自定義shift與DataFrame求差集的小技巧
大家好，我是小小明。今天分享兩個小技巧：
Pandas的高級shift偏移
有很多玩量化的朋友經(jīng)常碰到類似這樣的問題：
其中有位量化大佬居然在半年后的今天又問了我一遍怎么實現(xiàn)這樣的效果，他居然忘了我之前給他寫過實現(xiàn)。為了避免有人再碰到類似的問題，特別寫下此文。
我們知道Pandas默認(rèn)的API是不支持這樣的操作的，這個只能自己想辦法實現(xiàn)。下面我借助數(shù)值索引實現(xiàn)這樣的功能，并封裝起來。
最終我們封裝的方法如下：
import numpy as np
import pandas as pd
def adv_shift(s, n, na_value=pd.NA):
t = np.arange(s.shape[0])-n
t[t < 0] = s.shape[0]
tmp = s.append(pd.Series(na_value))
return pd.Series(tmp.iloc[t].values, index=s.index)
然后生成測試數(shù)據(jù)完成這個需求：
df = pd.DataFrame({"a": [200, 300, 500, 800, 600], "b": [1, 1, 1, 2, 1]})
df['c'] = df.a-adv_shift(df.a, df.b, 0)
df
| a | b | c | |
|---|---|---|---|
| 0 | 200 | 1 | 200 |
| 1 | 300 | 1 | 100 |
| 2 | 500 | 1 | 200 |
| 3 | 800 | 2 | 500 |
| 4 | 600 | 1 | -200 |
可以看到結(jié)果完全滿足要求。
如果你希望直接給DataFrame對象增加高級偏移adv_shift方法，則可以這樣寫：
def adv_shift(self, field, n, na_value=pd.NA):
t = np.arange(self.shape[0])-self[n]
s = self[field]
t[t < 0] = s.shape[0]
tmp = s.append(pd.Series(na_value))
return pd.Series(tmp.iloc[t].values, index=s.index)
pd.DataFrame.adv_shift = adv_shift
調(diào)用方式：
df['c'] = df.a-df.adv_shift("a", "b", 0)
df
| a | b | c | |
|---|---|---|---|
| 0 | 200 | 1 | 200 |
| 1 | 300 | 1 | 100 |
| 2 | 500 | 1 | 200 |
| 3 | 800 | 2 | 500 |
| 4 | 600 | 1 | -200 |
最終結(jié)果與上述一致。
Datafream對象求差集
下面我們再看看如何求解Datafream對象的交集、并集和差集：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([[1, 11], [2, 22], [3, 33]],
columns=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame([[0, 0], [1, 11], [2, 22], [4, 44]], columns=['a', 'b'])
display(df1)
display(df2)
交集和并集一般的實現(xiàn)都是使用merge方法。
取交集：
df1.merge(df2)
去并集：
df1.merge(df2, how='outer')
關(guān)于取差集，我采用的是去重法。思路是，將df1與df2拼接，然后將重復(fù)的都去掉不保留，為了將df2全部去掉，將df2拼接兩次，這樣所有df2的數(shù)據(jù)都會產(chǎn)生重新而被刪除，df1存在于與df2一致的數(shù)據(jù)也會被刪除。
代碼為：
pd.concat([df1, df2, df2]).drop_duplicates(keep=False)
測試結(jié)果：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Pandas自定義shift與DataFrame求差集的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas shift與DataFrame求差集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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