Pandas DataFrame'de bir sütun nasıl kaydırılır

Bir Pandas'taki bir sütunu kaydırmak istiyorum DataFrame, ancak tüm DF'yi yeniden yazmadan bunu belgelerden yapmak için bir yöntem bulamadım. Bunun nasıl yapıldığını bilen var m? Veri çerçevesi:

##    x1   x2
##0  206  214
##1  226  234
##2  245  253
##3  265  272
##4  283  291

Istenilen çıktı:

##    x1   x2
##0  206  nan
##1  226  214
##2  245  234
##3  265  253
##4  283  272
##5  nan  291

In [18]: a
Out[18]: 
   x1  x2
0   0   5
1   1   6
2   2   7
3   3   8
4   4   9

In [19]: a.x2 = a.x2.shift(1)

In [20]: a
Out[20]: 
   x1  x2
0   0 NaN
1   1   5
2   2   6
3   3   7
4   4   8

df.shiftBurayı kullanmanız gerekiyor.
df.shift(i)tüm veri çerçevesini ibirimler aşağı kaydırır .

Yani i = 1:

Giriş:

    x1   x2  
0  206  214  
1  226  234  
2  245  253  
3  265  272    
4  283  291

Çıktı:

    x1   x2
0  Nan  Nan   
1  206  214  
2  226  234  
3  245  253  
4  265  272 

Bu nedenle, beklenen çıktıyı elde etmek için bu betiği çalıştırın:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x1': ['206', '226', '245',' 265', '283'],
                   'x2': ['214', '234', '253', '272', '291']})

print(df)
df['x2'] = df['x2'].shift(1)
print(df)

Örneğinizdeki veri çerçevesini şu şekilde tanımlayalım:

>>> df = pd.DataFrame([[206, 214], [226, 234], [245, 253], [265, 272], [283, 291]], 
    columns=[1, 2])
>>> df
     1    2
0  206  214
1  226  234
2  245  253
3  265  272
4  283  291

Sonra ikinci sütunun dizinini şu şekilde değiştirebilirsiniz:

>>> df[2].index = df[2].index+1

ve son olarak tek sütunları yeniden birleştirin

>>> pd.concat([df[1], df[2]], axis=1)
       1      2
0  206.0    NaN
1  226.0  214.0
2  245.0  234.0
3  265.0  253.0
4  283.0  272.0
5    NaN  291.0

Belki hızlı değil ama okuması kolay. Sütun adları için değişkenler ve gereken gerçek kayma ayarlamayı düşünün.

Düzenleme: Genel olarak vites değiştirme, df[2].shift(1)zaten yayınlandığı gibi mümkündür, ancak bu, taşımayı keser.

Veri çerçevenizin sonuna kaydırdığınız sütunları kaybetmek istemiyorsanız , önce gerekli sayıyı ekleyin:

    offset = 5
    DF = DF.append([np.nan for x in range(offset)])
    DF = DF.shift(periods=offset)
    DF = DF.reset_index() #Only works if sequential index

Sanırım ithalat

import pandas as pd
import numpy as np

Önce NaN, NaN,...DataFrame'in ( df) sonuna yeni bir satır ekleyin .

s1 = df.iloc[0]    # copy 1st row to a new Series s1
s1[:] = np.NaN     # set all values to NaN
df2 = df.append(s1, ignore_index=True)  # add s1 to the end of df

Yeni DF df2 oluşturacaktır. Belki daha zarif bir yol vardır ama bu işe yarar.

Şimdi onu değiştirebilirsiniz:

df2.x2 = df2.x2.shift(1)  # shift what you want

Kişisel bir soruna cevap vermeye çalışırken ve sizinkine benzer şekilde Pandas Doc'ta bu soruyu cevaplayacağını düşündüğüm şeyi buldum:

DataFrame.shift (nokta = 1, frekans = Yok, eksen = 0) İsteğe bağlı bir zaman frekansı ile dizini istenen dönem sayısına göre kaydır

Notlar

Frekans belirtilirse, dizin değerleri kaydırılır, ancak veriler yeniden hizalanmaz. Yani, orijinal verileri değiştirirken ve korurken dizini genişletmek istiyorsanız freq kullanın.

Bu konuyla ilgili gelecekteki sorulara yardımcı olmayı umuyoruz.

Ben böyle yaparım:

df_ext = pd.DataFrame(index=pd.date_range(df.index[-1], periods=8, closed='right'))
df2 = pd.concat([df, df_ext], axis=0, sort=True)
df2["forecast"] = df2["some column"].shift(7)

Temel olarak, istenen dizine sahip boş bir veri çerçevesi oluşturuyorum ve sonra bunları bir araya getiriyorum. Ama bunu gerçekten pandalarda standart bir özellik olarak görmek isterim, bu yüzden pandalara bir geliştirme önerdim .