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问在pandas数据帧中添加行移位
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Stack Overflow用户

提问于 2020-04-16 15:31:13

回答 1查看 843关注 0票数 1

我有一个pandas df，它是我使用shift()函数迭代原始df创建的

for i in range(2, 4):
    df["lag_{}".format(i)] = df.x.shift(i)

因此，将会有实际的x列和具有移位的x值的lag2-lag10列。我已经为回归模型训练了这个数据集，以进行一步预测。我想在数据帧的末尾添加新的行，其中x的NaN值和从最后一个位置移位的值，以便能够使用这些新的滞后来拟合模型，以预测这个新的NaN值。如何在熊猫身上做到这一点？谢谢!

Upd:有df的图片，未加粗- df，加粗-要获取的所需行：

python

pandas

time-series

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-04-16 15:45:42

结合使用带有关键字x的字典和DataFrame.append

df = pd.DataFrame({'x':range(10)})

df1 = df.append({'x':np.nan}, ignore_index=True)
#alternative
#df1 = df.append(pd.Series([np.nan], index=['x']), ignore_index=True)

for i in range(2, 10):
    df1["lag_{}".format(i)] = df1.x.shift(i)
print (df1)
      x  lag_2  lag_3  lag_4  lag_5  lag_6  lag_7  lag_8  lag_9
0   0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
1   1.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
2   2.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
3   3.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
4   4.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
5   5.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN
6   6.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN
7   7.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN
8   8.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN
9   9.0    7.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0
10  NaN    8.0    7.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/61244876

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