আমি একটি পান্ডায় একটি কলাম স্থানান্তর করতে চাই DataFrame, তবে ডকুমেন্টেশন থেকে এটি সম্পূর্ণ করার জন্য আমি কোনও ডিফেশন লিখতে সক্ষম হইনি। কেউ কীভাবে এটি করতে জানেন? ডেটা ফ্রেম:
## x1 x2
##0 206 214
##1 226 234
##2 245 253
##3 265 272
##4 283 291
পছন্দসই আউটপুট:
## x1 x2
##0 206 nan
##1 226 214
##2 245 234
##3 265 253
##4 283 272
##5 nan 291
উত্তর:
In [18]: a
Out[18]:
x1 x2
0 0 5
1 1 6
2 2 7
3 3 8
4 4 9
In [19]: a.x2 = a.x2.shift(1)
In [20]: a
Out[20]:
x1 x2
0 0 NaN
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 8
df['x2'] = np.roll(df['x2'], 1)
আপনার df.shiftএখানে ব্যবহার করা দরকার ।
df.shift(i)সম্পূর্ণ ডাটাফ্রেমকে iইউনিটগুলি নীচে স্থানান্তরিত করে ।
সুতরাং, এর জন্য i = 1:
ইনপুট:
x1 x2
0 206 214
1 226 234
2 245 253
3 265 272
4 283 291
আউটপুট:
x1 x2
0 Nan Nan
1 206 214
2 226 234
3 245 253
4 265 272
সুতরাং, প্রত্যাশিত আউটপুট পেতে এই স্ক্রিপ্টটি চালান:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'x1': ['206', '226', '245',' 265', '283'],
'x2': ['214', '234', '253', '272', '291']})
print(df)
df['x2'] = df['x2'].shift(1)
print(df)
এর দ্বারা আপনার উদাহরণ থেকে ডেটাফ্রেম সংজ্ঞায়িত করা যাক
>>> df = pd.DataFrame([[206, 214], [226, 234], [245, 253], [265, 272], [283, 291]],
columns=[1, 2])
>>> df
1 2
0 206 214
1 226 234
2 245 253
3 265 272
4 283 291
তারপরে আপনি দ্বিতীয় কলামের সূচিটি দ্বারা চালিত করতে পারেন
>>> df[2].index = df[2].index+1
এবং শেষ পর্যন্ত একক কলামগুলি পুনরায় একত্রিত করুন
>>> pd.concat([df[1], df[2]], axis=1)
1 2
0 206.0 NaN
1 226.0 214.0
2 245.0 234.0
3 265.0 253.0
4 283.0 272.0
5 NaN 291.0
সম্ভবত দ্রুত না কিন্তু পড়তে সহজ। কলামের নামগুলির জন্য ভেরিয়েবলগুলি নির্ধারণ এবং প্রকৃত শিফ্টটি বিবেচনা করুন।
সম্পাদনা করুন: df[2].shift(1)ইতিমধ্যে পোস্ট হিসাবে সাধারণভাবে স্থানান্তর করা সম্ভব তবে ক্যারিওভারটি কেটে যাবে।
আপনি যদি নিজের ডেটাফ্রেমের শেষের দিকে কলামগুলি হারাতে না চান তবে প্রথমে প্রয়োজনীয় নম্বরটি কেবল যুক্ত করুন:
offset = 5
DF = DF.append([np.nan for x in range(offset)])
DF = DF.shift(periods=offset)
DF = DF.reset_index() #Only works if sequential index
আমি মনে করি আমদানি করি
import pandas as pd
import numpy as np
NaN, NaN,...ডেটাফ্রেম ( df) এর শেষে প্রথমে নতুন সারি যুক্ত করুন ।
s1 = df.iloc[0] # copy 1st row to a new Series s1
s1[:] = np.NaN # set all values to NaN
df2 = df.append(s1, ignore_index=True) # add s1 to the end of df
এটি নতুন ডিএফ ডিএফ 2 তৈরি করবে। হয়তো আরও মার্জিত উপায় আছে তবে এটি কাজ করে।
এখন আপনি এটি স্থানান্তর করতে পারেন:
df2.x2 = df2.x2.shift(1) # shift what you want
একটি ব্যক্তিগত সমস্যার উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করা হচ্ছে এবং আপনার মতোই আমি পান্ডাস ডকের কাছে পেয়েছি যা আমার মনে হয় এই প্রশ্নের উত্তর দেবে:
ডেটাফ্রেম.শিফ্ট ( পিরিয়ডস = 1, ফ্রিক = কোনটি নয়, অক্ষ = 0) একটি alচ্ছিক সময় ফ্রিক্স সহ পছন্দসই সংখ্যার পিরিয়ড দ্বারা শিফট সূচক
মন্তব্য
যদি ফ্রিক নির্দিষ্ট করা থাকে তবে সূচীর মানগুলি স্থানান্তরিত হয় তবে ডেটাটি সত্যায়িত হয় না। এটি হ'ল, যদি আপনি মূল ডেটা স্থানান্তরিত এবং সংরক্ষণের সময় সূচকটি প্রসারিত করতে চান তবে ফ্রিক ব্যবহার করুন।
এই বিষয়ে ভবিষ্যতের প্রশ্নগুলি সহায়তা করার আশাবাদী।
আমি এটি এইভাবে করি:
df_ext = pd.DataFrame(index=pd.date_range(df.index[-1], periods=8, closed='right'))
df2 = pd.concat([df, df_ext], axis=0, sort=True)
df2["forecast"] = df2["some column"].shift(7)
মূলত আমি কাঙ্ক্ষিত সূচকের সাথে একটি খালি ডেটাফ্রেম তৈরি করছি এবং তারপরে কেবল তাদের একসাথে সংযুক্ত করে তুলছি। তবে আমি সত্যিই এটিকে পান্ডাসগুলিতে একটি আদর্শ বৈশিষ্ট্য হিসাবে দেখতে চাই তাই আমি পান্ডাদের বর্ধনের প্রস্তাব করেছি ।