在進行數據操作時, 經常會碰到基于同一列進行錯位相加減的操作, 即對某一列進行向上或向下平移(shift).

往常, 我們都會使用循環進行操作, 但經過查閱相關資料, 發現結合pandas里的groupby和shift兩個函數就能輕松實現上述要求.

#創建樣例數據

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函數里面的值來控制向前還是向后偏移, 缺少的值會填充NaN.

groupby函數里的參數控制基于什么字段進行shift.

官方文檔 這里是以index為基準.

以上這篇python對列進行平移變換的方法(shift)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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中shift_python对列进行平移变换的方法(shift)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。