Question

我有一个包含多个时间序列变量的数据帧df。说变量＆＃39; A＆＃39;，＆＃39; B＆＃39;＆＃39; C＆＃39;等

有索引日期。如何在循环中创建3,6和12个月的滞后版本？我想我可以手动输入每个变量，如下所示，但希望有一个有效的方法来做到这一点。感谢。

df['A_3'] = df['A'].shift(3)
df['A_6'] = df['A'].shift(6)
df['A_12'] = df['A'].shift(12)

df['B_3'] = df['B'].shift(3)
df['B_6'] = df['B'].shift(6)
df['B_12'] = df['B'].shift(12)

Answer 1

试试这个：

lag = [3,6,12]

for col in df.columns:
    for l in lag:
        df.loc[:,col+"_"+str(l)] = df[col].shift(l)

您也可以使用itertools product即

from itertools import product 

for col,lag  in product(df.columns,lags):
    df[col+'_'+str(lag)] = df[col].shift(lag)

pandas：在循环中创建现有变量的滞后变量

1 个答案: