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问将time serie的先前条目写入其他列
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Stack Overflow用户

提问于 2020-01-01 18:05:54

回答 1查看 38关注 0票数 1

我有一个dataframe，它包含单个天的值：

没有必要为每一天提供一个值(在我的示例中缺少第7天)，但是每天没有超过一个值。

我想在这个数据中添加更多的列，包括每一行前一天的值、两天前的值、三天前的值等等。结果是：

  day  value  value-of-1  value-of-2  value-of-3
    1   10.1         NaN         NaN         NaN
    2   15.4        10.1         NaN         NaN
    3   12.1        15.4        10.1         NaN
    4   14.1        12.1        15.4        10.1
    5   -9.7        14.1        12.1        15.4
    6    2.0        -9.7        14.1        12.1
    8    3.4         NaN         2.0        -9.7

目前，我在原有的dataframe中添加了一个包含所需日期的列，然后使用这个新列作为联接条件合并原始数据。在对专栏进行了一些重组之后，我得到了我的结果：

data = [[1, 10.1], [2, 15.4], [3, 12.1], [4, 14.1], [5, -9.7], [6, 2.0], [8, 3.4]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['day', 'value']) 

def add_column_for_prev_day(df, day):
    df[f"day-{day}"] = df["day"] - day
    df = df.merge(df[["day", "value"]], how="left", left_on=f"day-{day}", right_on="day", suffixes=("", "_r")) \
        .drop(["day_r",f"day-{day}"],axis=1) \
        .rename({"value_r": f"value-of-{day}"}, axis=1)
    return df

df = add_column_for_prev_day(df, 1)
df = add_column_for_prev_day(df, 2)
df = add_column_for_prev_day(df, 3)

我想知道是否有一种更好、更快的方法来获得同样的结果，特别是不需要一次又一次地合并数据。

一个简单的转变没有帮助，因为有几天没有数据。

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-01-01 18:15:11

您可以使用：

m=df.set_index('day').reindex(range(df['day'].min(),df['day'].max()+1))
l=[1,2,3]
for i in l:
    m[f"value_of_{i}"] = m['value'].shift(i)
m.reindex(df.day).reset_index()

   day  value  value_of_1  value_of_2  value_of_3
0    1   10.1         NaN         NaN         NaN
1    2   15.4        10.1         NaN         NaN
2    3   12.1        15.4        10.1         NaN
3    4   14.1        12.1        15.4        10.1
4    5   -9.7        14.1        12.1        15.4
5    6    2.0        -9.7        14.1        12.1
6    8    3.4         NaN         2.0        -9.7

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/59554874

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