Question

我有一个数据框

id    value
 v1      100
 v1      200
 v1      300
 v1      400
 v2      500
 v2      600
 v2      700
 v3      800
 v3      900

我希望将数据帧转换为新的数据帧df2：

id   val1    val2
v1     100     200
v1     200     300
v1     300     400
v1     400     100
v2     500     600
v2     600     700
v2     700     500
v3     800     900
v3     900     800

，即在下一列中移动下一个连续值，并按ID分组，

我尝试使用df.shift（），但没有工作。

还有其他选择吗？

Answer 1

我认为你需要numpy.roll：

df['val2'] = df.groupby('id')['value'].apply(lambda x: pd.Series(np.roll(x, -1))).values
print (df)
   id  value  val2
0   1    100   200
1   1    200   300
2   1    300   400
3   1    400   100
4   2    500   600
5   2    600   700
6   2    700   500
7   3    800   900
8   3    900   800

Answer 2

我们希望使用np.roll来完成组内的任务。通过使用transform，我们绕过了内部组索引。

df.groupby('id').value.transform(np.roll, shift=-1)

0    200
1    300
2    400
3    100
4    600
5    700
6    500
7    900
8    800
Name: value, dtype: int64

我们可以使用df

为assign的副本添加新列

df.assign(val2=df.groupby('id').value.transform(np.roll, shift=-1))

   id  value  val2
0  v1    100   200
1  v1    200   300
2  v1    300   400
3  v1    400   100
4  v2    500   600
5  v2    600   700
6  v2    700   500
7  v3    800   900
8  v3    900   800

或直接将新列添加到df

df['val2'] = df.groupby('id').value.transform(np.roll, shift=-1)

df

   id  value  val2
0  v1    100   200
1  v1    200   300
2  v1    300   400
3  v1    400   100
4  v2    500   600
5  v2    600   700
6  v2    700   500
7  v3    800   900
8  v3    900   800

将新的列pandas数据帧连续的下一个值

2 个答案: