Question

我有一个像这样的数据框，

d = {'ID': ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "D", "D", "E", "E", "F", "F"],


    'value': [23, 23, 52, 52, 36, 36, 46, 46, 9, 9, 110, 110]}

df = pd.DataFrame(data=d)

   ID  value
0   A     23
1   A     23
2   B     52
3   B     52
4   C     36
5   C     36
6   D     46
7   D     46
8   E      9
9   E      9
10  F    110
11  F    110

基本上，我复制原始数据集（n行）。我想要得到的数据框似乎是这样，

   ID  value
0   A     23
1   B     23
2   B     52
3   C     52
4   C     36
5   D     36
6   D     46
7   E     46
8   E      9
9   F      9

将值的列向下移动一个单位并保留所有值对。所以，我首先失去 A ，最后 F ，最后两个值 110 。最后，我有2n-2行。

Answer 1

我认为需要：

df = df.set_index('ID').shift().iloc[1:-1].reset_index()
print (df)
  ID  value
0  A   23.0
1  B   23.0
2  B   52.0
3  C   52.0
4  C   36.0
5  D   36.0
6  D   46.0
7  E   46.0
8  E    9.0
9  F    9.0

Answer 2

我认为这将解决您的问题

import pandas as pd

d = {'ID': ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "D", "D", "E", "E","F","F"],
    'value': [23, 23, 52, 52, 36, 36, 46, 46, 9, 9, 110, 110]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df['value']=df['value'].shift(1)

df2=df[1:11] #here 11 is n-1,it depends on number of rows

print(df2)

Answer 3

因此，如果您只想将ID换算为-1并排除最后两行：

df['ID'] = df['ID'].shift(-1)
result = df[:-2]

如何在python数据帧中使用pandas移位值？

3 个答案:

我认为这将解决您的问题