在pandas中应用shift函数行组
在pandas中，shift函数用于将数据按指定的位移量进行移动。它可以应用于行组，即对DataFrame或Series中的行进行操作。
shift函数的语法如下：
DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)参数说明：
- periods：表示要移动的位移量，可以是正数（向下移动）或负数（向上移动）。默认值为1。
- freq：表示时间间隔，用于处理时间序列数据。默认值为None。
- axis：表示移动的方向，0表示按行移动，1表示按列移动。默认值为0。
- fill_value：表示在移动过程中产生缺失值的填充值。默认值为None。
shift函数的应用场景包括：
- 数据平移：可以将数据按指定的位移量进行平移，用于计算时间序列数据的差分、滞后等操作。
- 数据对比：可以将数据按位移量进行对比，用于计算相邻数据的差异、增长率等指标。
- 数据预处理：可以将数据按位移量进行预处理，用于填充缺失值、处理异常值等操作。
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相关·内容
我正在尝试将以下功能应用于Pandas dataframe：
def eukarney(lat1, lon1, alt1, lat2, lon2, alt2):
p1 = (lat1, lon1)
p2 = (lat2, lon2)
karney = distance.distance(p1, p2).m
return np.sqrt(karney**2 + (alt2 - alt1)**2)
如果我使用离散值，例如：
distance = eukarney(49.907611, 5.890404, 339.15734, 49.907683, 5.890373,
浏览 2提问于2021-10-12得票数 1
回答已采纳
我对Pandas和Python非常陌生，我根本不知道如何做一些在Excel中非常容易完成的事情。我希望能从社区中得到一点帮助。
假设我有以下内容，这是一个与梦幻足球相关的df，它有三列-“名称”、“年份”和“FantasyPts”。下面的代码。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom Brady', 'Tom Brady', 'Tom Brady', 'Patrick Mahomes', 'Patrick Mahomes',
浏览 2提问于2020-07-13得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将简单的函数应用于pandas中的组。我对组数据帧(在user_id上分组)的结果如下所示： user_id cancelled_at
10 NaN
10 2021-02-26
10 NaN
10 NaN
10 2021-06-01
10 NaN 我想根据'cancelled_at‘列的条件将标签添加到每一行，如下所示： user_id
浏览 12提问于2021-09-27得票数 0
我一直在Python上构建我的应用程序，但出于某种原因，我需要将它放在分布式环境中，所以我尝试构建和应用程序。
使用Spark，但无法像Pandas中的shift那样快速地编写代码。
mask = (df['name_x'].shift(0) == df['name_y'].shift(0)) & \
(df['age_x'].shift(0) == df['age_y'].shift(0))
df = df[~mask1]
哪里
mask.tolist()
浏览 0提问于2019-01-23得票数 0
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2回答
我在python上使用pandas，但遇到了这个问题。我有一个数据集，其中列上有国家，行上有日期(我的月份)。数据由项目的总体组成。
我被要求逐月计算人口变化的百分比，有没有一个函数可以用来将数据放入数据集中，并以所附格式显示逐月变化的百分比？
我正在尝试将函数应用到数据集上，但让函数检索上个月的人口进行%更改是一个问题。
有没有人有什么好主意来解决这个问题？谢谢
浏览 3提问于2016-06-14得票数 0
我正在尝试使用pandas将一个预定义函数(myfunc)应用到我的DataFrame中的一个新系列。该函数将检查旧列(对于每行)中的每个索引中的值是否大于前一列中的值，如果是，则返回1，如果不是，则返回0。
我还尝试过series.apply()函数，我得到的结果是:跨越新创建的列中的所有行。
def myfunc(x):
for i in range(0,86):
if x.iloc[i + 1] > x.iloc[i]:
yield 1
else:
yield 0
df2['Highe
浏览 8提问于2019-07-23得票数 0
我缺少关于在Pandas或Numpy中使用群应用设置中使用用户定义函数的最有效(阅读:最快)方法的信息。我已经做了一些我自己的测试，但我想知道是否有其他的方法，我还没有遇到。
以以下示例DataFrame为例：
import numpy as np
import pandas as pd
idx = pd.MultiIndex.from_product([range(0, 100000), ["a", "b", "c"]], names = ["time", "group"])
df = pd.DataFrame
浏览 0提问于2020-12-27得票数 2
2回答
删除熊猫数据中具有相同值的连续行
、、、、
如何仅删除熊猫数据中具有相同值的连续三行(在下面的示例中，这将是整数"4")。
考虑以下代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'rating': [4, 4, 3.5, 15, 5 ,4,4,4,4,4 ]
})
rating
0 4.0
1 4.0
2 3.5
3 15.0
4 5.0
5 4.0
6 4.0
7 4.0
8 4.0
9 4.0
我希望得到以下输出结果，并删除包含值"4“的连续三行：
0 4.0
1 4.0
2 3.5
3 15.0
4 5
浏览 16提问于2022-02-22得票数 2
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我是Python和Pandas的新手，我正在尝试获取数据集中一行和前一行的值，例如：
data["increment"] = data.apply(lambda column: foo(column.A, column.B, column.PREVIOUS_A_VALUE), axis=1)
当我说PREVIOUS_A_VALUE是我想要将A行的前一个值传递给我的函数时。
以下是数据集：
A B
1 10
2 20
3 31
4 45
...
例如，当我在函数foo()中得到值2时，我也想得到值1。
浏览 1提问于2020-03-16得票数 0
我有一个排序的熊猫数据框架，如下所示：
ID Values
'AAAA' 1
'AAAA' 2
'AAAA' 3
'BBBB' 4
'CCCC' 5
'CCCC' 6
我必须创建一个新的列"ID_Index"，它将如下所示
ID Values ID_Index
'AAAA' 1 1
'AAAA' 2 1
'AAAA' 3 1
浏览 0提问于2018-08-29得票数 0
1回答
我希望根据在接下来的2行中看到的值在dataframe中创建一个新列。具体来说，如果下2行中的任何值都低于4，那么我希望当前行中的新值为0(如果接下来2行中的所有值都在4以上，那么我希望当前行中的新值为1)。
>>> df = pandas.DataFrame({"A": [5,6,7,3,2]})
>>> df
A
0 5
1 6
2 7
3 8
4 2
>>> desired_result = pandas.DataFrame({"A": [5,6,7,8,2], "new"
浏览 2提问于2016-02-12得票数 2
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我将一个pandas.DataFrame分割成6个部分，具有类似的形状行：118317,118315,...，以平衡工作，并尊重数据的完整性，以便在字段中使用groupby。
这6个部分是存储在一个pandas.DataFrame中的list。
对每个函数并行应用的函数如下。
def compute_recency (df):
recency = df.groupby('name').apply(lambda x: x['date'] - x['date'].shift()).fillna(0).reset_index()
df
浏览 1提问于2019-11-20得票数 0
虽然使用pandas滚动方法来应用标准公式很容易，但如果它涉及多列和有限的过去行，我发现很难。使用以下代码来更好地阐述： import numpy as np
import pandas as pd
#create dummy pandas
df=pd.DataFrame({'col1':np.arange(0,25),'col2':np.arange(100,125),'col3':np.nan})
def func1(shortdf):
#dummy formula
#use last row of col1 mult
浏览 10提问于2019-12-24得票数 1
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1回答
假设我有一个Pandas dataframe，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"time": [100,200,300,400,100,200,300,np.nan],
"correct": [1,1,0,1,1,0,0,0]})
印刷：
correct time
0 1 100.0
1 1 200.0
2 0 300.0
3 1 400.0
4
浏览 3提问于2017-03-08得票数 2
回答已采纳
我是pandas dataframe的新手，我想要应用一个在同一列中包含几行的函数。例如，当您应用函数diff()时，但我想计算文本之间的距离。所以我定义了一个测量距离的函数，并尝试使用apply，但我不知道如何选取几行。下面我展示了一个我曾经尝试过的例子，以及我所期望的：
def my_measure_function(x,y):
return some_distance_calculus(x,y)
>>> from pandas import DataFrame
>>> df = DataFrame({"text": ['
浏览 39提问于2018-10-09得票数 2
我需要在我的表的几行上应用一个函数。棘手的部分是，该函数将使用上一行的值以及前一列的值。
在本例中，以'perf‘开头的三个列是需要用calcPerf函数更新的列。因此，"perf 60-40“将使用"60-40”中的On/Off值，而"perf 30-30“将使用"30-30”中的开/关值。
实际上，在这个例子中，我有3000列要更新，而不是3列，所以我们的想法是动态地在不同的列上应用函数。
默认情况下，第一行应该保持为0，因为calcPerf函数不能在第一行上工作。
为了更好地理解，我有两个突出显示的例子(蓝色和绿色)。这显示了calcPerf函数在
浏览 3提问于2022-08-22得票数 2
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1回答
给定一个多索引Pandas，df2，我想计算每个类别中每一行的差异。
import pandas as pd
inner = ('a','b','c')
cols = ('A','B','C','D')
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=inner, columns=cols)
df2=pd.concat([df1,df1],keys=['X','Y'])
df2：
浏览 1提问于2015-09-28得票数 1
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我有一张这样的床单。我需要计算“当前高”的绝对值--特定“工具”和“符号”的“前一天收盘价”。
所以我使用pandas数据帧的.shift(1)函数创建了一个滞后关闭列，然后我减去了当前高和滞后关闭列，但也减去了两个不同的“仪器”和“符号”。但如果出现新的符号或仪表，我希望第一行为NULL，而不是减去当前的高电平和滞后的关闭列。
我该怎么办？
浏览 0提问于2020-06-15得票数 0
2回答
我在这里找到了移动平均值的适当公式：
问题是它正在使用之前的1个匹配项和当前的行输入。我正在尝试使用我试图预测的行之前的2个事件。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'person':['john','mike','john','mike','john','mike'],
'pts':[10,9,2,2,5,5]})
df['avg&#
浏览 6提问于2020-02-22得票数 1
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我有一个3列4行的数据帧，
import pandas as pd
df_ticker = pd.DataFrame({'Min_val': [22382,37876,46717,62247], 'Max_val': [36901,46716,62045,182727],
'Ticker':['$','$$','$$$','$$$$']})
df_ticker
示例输入：
我想修改数据帧中的最小值，而不是索引1的min_val=max_val(
浏览 0提问于2018-03-17得票数 0
使用Python熊猫，如何创建一个函数来计算表示值低于上一行的行的比例？因此，换句话说，我需要一个函数来迭代Pandas数据帧的特定系列列下的值，并且只计算下一行值(例如，称为“里程数”的列)小于当前行值的值。比如说，你有:里程:第1行:第30行，第2行:第20行，第3行:第40行，第4排:第50行，第5排:第60行，第6行:第55行，第7: 75行。
如果计数器工作正常，它将发现第2行的值为20，小于第1行的值为30，因此它会将+1添加到计数器中(计算此值)。
在上面的示例中，它应该计数的另一行是第6行: 55行，它比前一行5: 60要<，因此要计算这一行。所以最后的计数是: 2。然后
浏览 9提问于2020-06-18得票数 3
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我有一个看起来像这样的DataFrame： | characters | result |
|:----------:|:------:|
| b | TP |
| a | TP |
| t | FN |
| NaN | None |
| c | TN |
| o | FP |
| p | TP | 我以前做过“蝙蝠”和“警察”。每个单词由一个NaN行分隔。我想将它们重新转换为DataFrame格式，如下所示： |
浏览 18提问于2021-10-24得票数 0
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假设我有一只熊猫DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,2,2,2,1,1,1,2,2]})
>> df
a
0 1
1 2
2 2
3 2
4 2
5 1
6 1
7 1
8 2
9 2
如果复制值超过某个阈值n，我希望删除它们，并将其替换为最小值。比方说n=3。那么，我的目标数据就是
>> df
a
0 1
1 2
2 2
3 2
5 1
6 1
7 1
8 2
9 2
编辑:每组连续重复分别考虑。在本例中，应保留第8行
浏览 7提问于2022-08-27得票数 2
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1回答
我的目标是将df设置为特定值的子集。使用下面的代码，这些代码被记录在items中，即B和D。我还希望将记录在other_items (X，Y)中的B和D之前的行设为子集。注意:我只想返回B或D之前的最后一项。所以他们把X，Y放在B，D之前。 本质上，查找包含B或D的每一行，并返回与X或Y相等的最后一行。问题是它可能在预先的1-10行之间的任何地方。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Val' : [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4],
浏览 21提问于2020-12-21得票数 2
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1回答
数据格式与2列值的差异
、、、
在Pandas上，我们可以计算给定列的不同行(或给定行的不同列)的值之间的差异：
如何计算与连续行中两个不同列的值之差相对应的序列。
例如，如果有开始日期和结束日期，如何计算行N的结束日期与行N+1的开始日期之间的时间？
>>> df = pd.DataFrame({"Start": pd.date_range("2020-01-01", "2020-01-07", freq="2D"), "End":pd.date_range("2020-01-02", "2020-01
浏览 2提问于2021-03-16得票数 0
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3回答
我有一个Pandas数据帧，我想创建一个新列，它的值是另一列的值，向下移位一行。最后一行应该显示NaN。
问题是我想按组执行此操作，每个组的最后一行显示NaN。不要让组的最后一行从数据帧中碰巧相邻的组中“窃取”一个值。
我尝试的实现相当可耻地崩溃了，所以我显然误解了一些基本的东西。
df['B_shifted'] = df.groupby(['A'])['B'].transform(lambda x:x.values[1:])
浏览 1提问于2014-10-09得票数 44
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1回答
我对熊猫很陌生，最近遇到了一个问题。我有一个熊猫DataFrame，我需要处理。在满足特定条件的情况下，我需要提取DataFrame的一部分。然而，我希望这些部分是连贯的块，而不是一个大的集合。
示例：考虑以下熊猫DataFrame
col1 col2
0 3 11
1 7 15
2 9 1
3 11 2
4 13 2
5 16 16
6 19 17
7 23 13
8 27 4
9 32 3
我希望提取col2 >
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
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如何编写嵌套的for pandas.dataframe**?**循环以访问与pandas.dataframe**？**中的一行相关的每一个其他行
我试图在pandas.dataframe中的行之间执行一些操作，我的示例代码的操作是计算行与行之间的欧几里德距离。然后将结果保存到表单[(row_reference, name, dist)]中的某个列表中。
我理解如何使用pandas.dataframe访问df.itterrows()中的每一行，但我不确定如何访问当前行的每一行，以便执行行间操作。
import pandas as pd
import numpy
import math
df =
浏览 3提问于2019-10-04得票数 2
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1回答
我正在聚合包含数据的数据，使用pd.Grouper对数据进行均匀采样，对数据进行分组，然后应用函数。在内部，一旦按时间定义了一个组(假设组为1秒)，则连续组将在随后的秒开始，没有重叠。
假设数据是以下表：
| time | col1 |
|:----:|:----:|
| 0.0s | 0.15 |
| 0.1s | 0.21 |
| 0.2s | 0.05 |
| ... | ... |
然后，我使用这个dataframe将数据聚合到groupby，并将石斑鱼聚合到1秒内：
grouped = df.groupby([pd.Grouper(level=df.time, freq='
浏览 7提问于2022-09-23得票数 0
我有100,000行和大约500+列。我想计算前5行的加权平均值，并对每行使用该数据。例如，我有10行 第1行:5-无处理 行6=行5*1+行4* 0.8 +行3* 0.6 +行2* 0.4 +行1* 0.2 使用Pandas我已经解决了这个问题，但在整个数据集上完成这个操作需要13-14个小时。我读到过.apply函数，但我不确定在访问前面行中的信息时如何使用它。 for i in range(lengthAllData): #Length = Total rows
if i>=5:
alldata.iloc[i,1:width] = (alldata.iloc
浏览 23提问于2019-09-07得票数 1
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我正在尝试将Pandas dataframe的单元格中的值与其下面的单元格进行比较。要从当前行下的行获取值，我使用shift：
df['shift_minus_1'] = df['company'].shift(-1)
然而，当我比较这些值时，Pandas返回True，尽管有些值显然不匹配。下面是我用于比较的代码：
df['comparison'] = df['company'].shift(-1).values[0] == df['company'].values[0]
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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1回答
数组：
arr = np.ones([4,4])
array([[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.]])
我使用scipy.ndimage.interpolation中的shift，如下所示：
shift(arr,1, cval=np.nan)
array([[ nan, nan, nan, nan],
[ nan, 1., 1., 1.],
[ nan, 1.,
浏览 0提问于2019-10-30得票数 0
1回答
我的数据帧如下所示： index name value
0 John Foo
1 John Bar
2 John Bar
3 John Foo
4 Jane Foo
5 Jane Bar
6 Jane Bar
7 John Foo
8 John Bar 我尝试在出现名称的第一个组之后删除所有出现的John，这样数据就会如下所示： index name value
0 John Foo
1 John Ba
浏览 14提问于2019-05-01得票数 0
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我正在试图计算一个列与它的延迟(移位)之间的距离，这是Pandas dataframe中的组。需要对组进行排序，以便提前一个时间步骤进行转移。这样做的标准方法是通过.groupby() (也称为拆分)，然后在每个组上使用.apply()的距离函数，然后重新加入.concat()。这很好，但是只有当我没有显式地对分组数据进行排序的时候。当我对分组数据error进行排序时，会在重新连接步骤中得到一个错误。
下面是我的示例代码，对于这些代码，我能够再现意外的行为：
import pandas as pd
def dist_apply(group):
# when commented ou
浏览 2提问于2020-01-28得票数 0
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我想一次在熊猫中读取两行和两列，然后应用条件依赖的zip vs. product，pandas Dataframe的两行/列矩阵之间的字符串。
import pandas as pd
import itertools as it
from itertools import product
cond_mcve = pd.read_csv('condition01.mcve.txt', sep='\t')
alfa alfa_index beta beta_index delta delta_index
0 a,b 23 c,d
浏览 0提问于2017-03-15得票数 2
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2回答
我有一个带有非唯一major_axis的熊猫面板，我正在尝试使用groupby对非唯一行进行求和，但是我收到了一个错误，说明major_axis是不可迭代的。我已经搜索了堆栈溢出和留言板，但是面板似乎没有数据格式那么广泛地使用。
下面是一个产生错误的示例：
import pandas as pd
import datetime as dt
import dateutil.relativedelta as rd
import numpy as np
items = ['A','B']
minor_axis = ['x','y']
浏览 5提问于2013-12-23得票数 2
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1回答
我有一个用Python编写的机器学习应用程序，其中包括一个数据处理步骤。当我编写它时，我最初在Pandas DataFrames上进行了数据处理，但是当这导致了糟糕的性能时，我最终用普通的Python重写了它，使用的是for循环，而不是矢量化的操作，列表和切分，而不是DataFrames和Series。令我惊讶的是，用vanilla编写的代码的性能最终远远高于使用Pandas编写的代码。
由于我的手工编码的数据处理代码比原来的Pandas代码要大得多，而且更加混乱，所以我还没有完全放弃使用Pandas，而且我目前正在尝试优化Pandas代码，但没有成功。
数据处理步骤的核心包括以下内容:我首先
浏览 1提问于2017-11-20得票数 37
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1回答
我面临Python/Pandas的性能问题。我有一个for循环，比较Pandas DataFrame中的后续行：
for i in range(1, N):
if df.column_A.iloc[i] == df.column_A.iloc[i-1]:
if df.column_B.iloc[i] == 'START' and df.column_B.iloc[i-1] == 'STOP':
df.time.iloc[i] = df.time.iloc[i] - df.time.iloc[i-1]
工作正常，但速
浏览 0提问于2018-06-27得票数 2
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计算具有以上行的平方和
、、、、
我有一个如下所示的数据集：
Value Type X_sq
-1.975767 Weather
-0.540979 Fruits
-2.359127 Fruits
-2.815604 Corona
-0.929755 Weather
我想迭代每一行，并计算上面每一行的平方值之和(只有在Type匹配的情况下)。我想把这个值放在X.sq列中。
例如，在第一行，上面什么都没有。所以只有(-1.975767 x -1.975767)。在第二行，上面没有水果行，所以它只是-0.540979 x -0.540979。但是，在第三行中
浏览 16提问于2022-02-10得票数 1
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2回答
大熊猫的动态群移
、、
我试图在groupby对象中执行动态转换。在这种情况下，我的分组是Account，每个帐户的列赋值将被移除列移位中指定的行数。不久前也有一个类似的问题，但这涉及到一个累积值，在这里，我只想要这个值。见。如果可能的话，我想避免申请性能方面的原因，因为我有10s的数百万行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'Account': [1000001, 1000001, 1000001, 1000001, 1000001, 1000001, 1000001,
浏览 0提问于2019-08-23得票数 2
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在下面的例子中，什么是最好的分组，这样就可以有一个新的列，这是通过在每个组中取第一年，并在本年度减去。例如，在索引为0的行中，为NaN，行为索引1，行为1，行为索引2，行为3，行为索引4=1，依此类推。
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'id': ['1', '1', '1', '2', '2', '3', '4', '4'],
...
浏览 3提问于2022-05-20得票数 2
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我有一个Pandas dataframe，可以表示如下：
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],
'gp':['a','a','b','b'],
'meta':['one','two','three','four'],
'matchvar':['wwww&
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
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当且仅当"0“之后的行中的值不为零时，我需要将pandas中的"0”行数据替换为以前的行的非零值。
也就是说。
101
92
78
0
107
0
0
会变成：
101
92
78
78
107
0
0
任何如何做到这一点的想法都将非常感谢:-)
谢谢!
浏览 13提问于2017-07-13得票数 4
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我可能做错了什么，但我试图在对数据帧进行分组后计算滚动平均值(为了简单起见，我们在本例中使用sum )。直到这里，一切都运行得很好，但当我应用移位时，我发现值溢出到了下面的组中。如下例所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
'Y':
浏览 20提问于2020-10-29得票数 2
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2回答
我正在分析一个带有pandas的应用程序的输出日志，并希望将每个条目分配到一个会话中。会话定义为从开始起60分钟的时间段。 下面是一个小示例： import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import timedelta
> df = pd.DataFrame({
'time': [
pd.Timestamp(2019, 1, 1, 1, 10),
pd.Timestamp(2019, 1, 1, 1, 15),
pd.Timestamp(2019,
浏览 21提问于2019-03-08得票数 2
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我有几千行的DataFrame。其结构如下
A B C D 0 q 20 'f' 1 q 14 'd' 2 o 20 'a'
我想比较当前行和下一行的A列。如果这些值相等，我希望将值较低的B列的值添加到具有较大值的比较行的D列。然后，我要删除B列的已移动列值，这就像一个交换过程。
A B C D 0 q 20 'f' 14 1 o 20 'a'
我有数千行，loc，loc，at方法工作慢
浏览 4提问于2020-03-19得票数 0
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我有这样的数据：
Time Rain1Hour Rain6Hour
0 0 NaN
1 1 NaN
2 1 NaN
3 1 NaN
4 1 NaN
5 1 NaN
6 1 NaN
7 0 NaN
其中，Rain1Hour是最后一个小时的雨，而Rain6Hour是最后6个小时的累积雨，这意味着我要使用Rain1Hour列的数据，最后6小时的降雨量之和。如何用来自Rain6Hour的数据填充列Rain1Hour。我想要的是：
浏览 0提问于2023-04-05得票数 0
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我试图根据两列预测数据帧中的值，但添加了前一行的小数残差。只有当当前行的存储与前一行的存储相同时，才需要执行此操作。 例如，我希望此数据集的第2行预测Forecast: 9* Lag: 0.2 +残差(来自第1行)：0.7 = 2.5 虽然第3行仍应计算预测:6*滞后: 1.2 = 7.2 (因为商店代码不再是100) 实现这一目标的最佳方法是什么？非常感谢。 import pandas as pd
import numpy as np
data = [{'store':100, 'Forecast':11, 'Lag':0.7}
浏览 39提问于2020-04-19得票数 2
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我有10个观察的数据。我想把第1行除以第2行，第2行第3行，第3行第4行，等等。当我到达第10行时，我想把第10行除以第1行。
下面是一些示例代码：
import pandas as pd
dict1 = {'group':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
,'value': [.35,.41,.40,.60,.36,.55,.49,.57,.57,.52]}
df = pd.DataFrame(dict1)
下面是我要找的结果：
dict1 = {'group':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
浏览 4提问于2020-08-06得票数 2
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我试图根据数据行是否是重复的，删除它们的行，并始终保留最近的行。使用df.drop_duplicates()很简单，但是我也需要应用timedelta。如果EndDate列比另一个ID相同的行早182天，则该行将被视为重复。
这个表显示了我需要放在Duplicate列中的行。
ID EndDate Duplicate
0 A 2008-07-31 00:00:00 True
1 A 2008-09-31 00:00:00 False
2 A 2009-07-31 00:00:00 False
3 A 2010-03-31
浏览 1提问于2014-05-14得票数 0
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