,可以使用shift()
函数来实现。shift()
函数可以将数据向前或向后移动指定的行数。
首先,我们需要使用groupby()
函数对数据帧进行分组。然后,可以使用apply()
函数将shift()
函数应用于每个分组。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
# 定义移位函数
def create_shifted_columns(group):
group['Shifted_1'] = group['Value'].shift(1)
group['Shifted_2'] = group['Value'].shift(2)
return group
# 对数据帧进行分组并应用移位函数
df = df.groupby('Group').apply(create_shifted_columns)
# 打印结果
print(df)
运行以上代码,将会得到如下输出:
Group Value Shifted_1 Shifted_2
0 A 1 NaN NaN
1 A 2 1.0 NaN
2 B 3 NaN NaN
3 B 4 3.0 NaN
4 B 5 4.0 3.0
5 C 6 NaN NaN
6 C 7 6.0 NaN
在这个例子中,我们首先创建了一个包含分组和值的数据帧。然后,定义了一个移位函数,该函数将Value
列向前移动1行和2行,并将结果存储在Shifted_1
和Shifted_2
列中。最后,使用groupby()
函数对数据帧进行分组,并使用apply()
函数将移位函数应用于每个分组。
这样,我们就在分组的pandas数据帧中成功创建了两个移位列。
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