मैं एक पंडों में एक कॉलम को स्थानांतरित करना चाहता हूं DataFrame, लेकिन मैं पूरे डीएफ को फिर से लिखने के बिना प्रलेखन से इसे करने के लिए एक विधि खोजने में सक्षम नहीं हूं। क्या कोई जानता है इसे कैसे करना है? डेटा ढांचा:
## x1 x2
##0 206 214
##1 226 234
##2 245 253
##3 265 272
##4 283 291
वांछित उत्पादन:
## x1 x2
##0 206 nan
##1 226 214
##2 245 234
##3 265 253
##4 283 272
##5 nan 291
जवाबों:
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['x2'] = np.roll(df['x2'], 1)
आपको df.shiftयहां उपयोग करने की आवश्यकता है। इकाइयों
df.shift(i)द्वारा संपूर्ण डेटाफ़्रेम को iनीचे स्थानांतरित करता है ।
तो, इसके लिए i = 1:
इनपुट:
x1 x2
0 206 214
1 226 234
2 245 253
3 265 272
4 283 291
आउटपुट:
x1 x2
0 Nan Nan
1 206 214
2 226 234
3 245 253
4 265 272 इसलिए, अपेक्षित आउटपुट पाने के लिए इस स्क्रिप्ट को चलाएं:
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)अपने उदाहरण से डेटाफ्रेम को परिभाषित करें
>>> 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 291तब आप दूसरे कॉलम के सूचकांक में फेरबदल कर सकते हैं
>>> df[2].index = df[2].index+1और अंत में एकल कॉलम को फिर से संयोजित करें
>>> 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 291.0शायद उपवास नहीं है लेकिन पढ़ने में सरल है। कॉलम नामों और आवश्यक वास्तविक बदलाव के लिए चर सेट करने पर विचार करें।
संपादित करें: आम तौर पर शिफ्टिंग df[2].shift(1)पहले से पोस्ट किए गए द्वारा संभव है, हालांकि कैरीओवर में कटौती होगी।
यदि आप अपने डेटाफ़्रेम के अंत में अपने द्वारा स्थानांतरित किए गए कॉलम को खोना नहीं चाहते हैं , तो बस आवश्यक संख्या पहले जोड़ें:
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 indexमुझे लगता है कि आयात
import pandas as pd
import numpy as npपहले NaN, NaN,...डेटाफ़्रेम ( df) के अंत में नई पंक्ति जोड़ें ।
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 dfयह नया DF df2 बनाएगा। हो सकता है कि अधिक सुंदर तरीका हो लेकिन यह काम करता है।
अब आप इसे शिफ्ट कर सकते हैं:
df2.x2 = df2.x2.shift(1) # shift what you wantएक व्यक्तिगत समस्या और आपके समान जवाब देने की कोशिश मैं पंडों डॉक्टर पर पाया कि मुझे क्या लगता है कि मैं इस सवाल का जवाब दूंगा:
DataFrame.shift (अवधि = 1, freq = कोई नहीं, अक्ष = 0) एक वैकल्पिक वैकल्पिक freq के साथ वांछित संख्या में समय सूचकांक को शिफ्ट करें।
टिप्पणियाँ
यदि फ्रीक निर्दिष्ट किया जाता है तो सूचकांक मानों को स्थानांतरित कर दिया जाता है लेकिन डेटा को पुन: असाइन नहीं किया जाता है। यदि आप स्थानांतरण करते समय और मूल डेटा को संरक्षित करना चाहते हैं, तो फ़्रीक का उपयोग करें।
इस मामले में भविष्य के सवालों में मदद करने की उम्मीद है।
यह मेरा इसे करने का तरीका है:
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)मूल रूप से मैं वांछित सूचकांक के साथ एक खाली डेटाफ़्रेम पैदा कर रहा हूं और फिर उन्हें एक साथ मिलाता हूं। लेकिन मैं इसे वास्तव में पंडों में एक मानक विशेषता के रूप में देखना चाहता हूं इसलिए मैंने पंडों को बढ़ाने का प्रस्ताव दिया है ।