Question

我有一个数据框：

c1   Lag  Val1  
A    3    10
A    1    5
A    2    20
A    2    15
A    1    10
B    1    25
B    2    10

我想创建一个新字段val2，以使val2中的每个值都是val2中的值移动滞后行数。这里最棘手的部分是，移位应该发生在字段c1中定义的组内，这样输出看起来就类似于

c1   Lag  Val1  Val2
A    3    10    15
A    1    5     20
A    2    20    10
A    2    15    NaN
A    1    10    NaN
B    1    25    10
B    2    10    NaN

我一直在尝试与

df['Val2'] = df.groupby(['c1'])['Val1'].apply(lambda x:x.shift(df.Lag))

无济于事，并得到“系列的真相值不明确”。错误。感谢任何帮助。谢谢！

Answer 1

您可以使用self merge并稍加操作索引即可完成此操作：

# Copy and keep only the columns that are relevant
df2 = df.rename(columns={'Val1': 'Val2'}).drop(columns='Lag').copy()

# Shift the index
df.index = df.index+df.Lag

# Merge, requiring match on shifted index and within group.
df.reset_index().merge(df2.reset_index(), on=['index', 'c1'], how='left').drop(columns='index')

输出：

  c1  Lag  Val1  Val2
0  A    3    10  15.0
1  A    1     5  20.0
2  A    2    20  10.0
3  A    2    15   NaN
4  A    1    10   NaN
5  B    1    25  10.0
6  B    2    10   NaN

Answer 2

您很可能必须为应用编写自己的函数。这样的事情会起作用，但是可能有比迭代行和重复计算行移位更有效的方法...

def shift_rows(g):
    g['Val2'] = np.nan
    for i,r in g.iterrows():
        g.at[i, 'Val2'] = g['Val1'].shift(-r['Lag'])[i]
    return g

output = df.groupby('c1').apply(shift_rows)
print(output)

  c1  Lag  Val1  Val2
0  A    3    10  15.0
1  A    1     5  20.0
2  A    2    20  10.0
3  A    2    15   NaN
4  A    1    10   NaN
5  B    1    25  10.0
6  B    2    10   NaN

这个想法是遍历groupby对象的每一行，以使用Lag中的值来计算行移位，然后提取您想要的新值。这将存储到该行的Val2中，并返回整个组

熊猫在组内的变迁

2 个答案:

输出：