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python对列进行平移变换的方法(shift)

2019年03月21日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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在进行数据操作时, 经常会碰到基于同一列进行错位相加减的操作, 即对某一列进行向上或向下平移(shift).

往常, 我们都会使用循环进行操作, 但经过查阅相关资料, 发现结合pandas里的groupby和shift两个函数就能轻松实现上述要求.

#创建样例数据
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

通过shift函数里面的值来控制向前还是向后偏移, 缺少的值会填充nan.

groupby函数里的参数控制基于什么字段进行shift.

这里是以index为基准.

以上这篇python对列进行平移变换的方法(shift)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。

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