Pandas 解决dataframe的一列进行向下顺移问题
更新时间：2019年12月27日 10:09:48 作者：yyhhlancelot
今天小编就为大家分享一篇Pandas 解决dataframe的一列进行向下顺移问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
最近做比赛，有时候需要造出新的特征，而这次遇到的问题是将一列数据往下顺移一位。同时将开头缺失的那一个数据用其他方式填充。
df['feature'].shift(1)向下顺移一位，这时第一位会置为nan，需要填充。
----------------------历史分割线-----------------
错误方案：
当时首先想到的是用loc来直接进行替换，也就是
i = len(dt) dt_new = pd.DataFrame() dt_new.loc[0, 'test'] = 0 dt_new.loc[1 : i - 1, 'test'] = dt.loc[0 : i - 2， 'data'] #这里会报错
愿望很美好，现实很残酷，这种方法会报错。
不太好的方案：
于是打算用循环的办法一个一个替换
dt_new = pd.DataFrame() dt_new.loc[0, 'test'] = 0 for i in range(len(dt) - 1): dt_new.loc[i + 1, 'test'] = dt.loc[i, 'data']
然而这个仅仅O(n)算法复杂度的东西，实际检验当用在几万行数据真的可以给你算好久好久，所以这个办法也弃用了。
正确方案：
pandas的dataframe，每一行是有序号的，直接进行替换的话，有时它会将相同序号的进行替换，这个是dataFrame的特性，有时会忽略从你选择的那一行开始替换，而直接从0开始。所以如果想用pandas来进行顺位移动的话，目前没有在API中找到便捷的方法。
最后终于想到了另外一个办法，就是转化为Numpy数组进行移动后，再转回dataFrame。
dt_v = dt['data'].values dt_v = dt_v.flatten() i = len(dt) dt_new_v = np.zeros(i) dt_new_v[0] = 0 dt_new_v[1 : i] = dt_v[0 : i - 1] #这里要注意Numpy数组截取[1, i]实际截取的是[1, i - 1]行！ dt_new = pd.DataFrame() dt_new['test'] = dt_new_v
要注意Numpy数组截取[1, i]实际截取的是第[1, i - 1]行！
以上这篇Pandas 解决dataframe的一列进行向下顺移问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要介绍了python迭代器模块itertools常用的方法，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-09-09
这篇文章主要介绍了Sanic框架流式传输操作,结合实例形式分析了Sanic通过流请求与响应传输操作相关实现技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下2018-07-07
这篇文章主要介绍了django 模型中的计算字段实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-05-05
在Linux系统上通过uWSGI配置Nginx+Python环境的教程
这篇文章主要介绍了在Linux系统上通过uWSGI配置Nginx+Python环境的教程,示例中为Ubuntu系统并且默认使用系统中自带的Python解释器,需要的朋友可以参考下2015-12-12
这篇文章主要介绍了Python同时迭代多个序列的方法，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下2020-07-07
读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换2022-11-11
这篇文章主要介绍了python中的IO流使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-08-08
python中有关日期时间处理的问答集锦，有需要的朋友不妨参考下2013-03-03
这篇文章主要为大家详细介绍了python+mysql实现教务管理系统，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2019-02-02
本文主要介绍了Python中的内置时间包：datetime包 与 time包 ，通过学习时间包可以让我们的开发过程中对时间进行轻松的处理，快来跟随小编一起学习一下吧2022-03-03
最新评论