Як змістити стовпець у Pandas DataFrame

Я хотів би перенести стовпець у пандах DataFrame, але мені не вдалося знайти спосіб зробити це з документації, не переписавши весь DF. Хтось знає, як це зробити? DataFrame:

##    x1   x2
##0  206  214
##1  226  234
##2  245  253
##3  265  272
##4  283  291

Бажаний вихід:

##    x1   x2
##0  206  nan
##1  226  214
##2  245  234
##3  265  253
##4  283  272
##5  nan  291

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

Вам потрібно скористатися df.shiftтут.
df.shift(i)зміщує весь кадр даних на iодиниці вниз.

Отже, для i = 1:

Вхід:

    x1   x2  
0  206  214  
1  226  234  
2  245  253  
3  265  272    
4  283  291

Вихід:

    x1   x2
0  Nan  Nan   
1  206  214  
2  226  234  
3  245  253  
4  265  272 

Отже, запустіть цей скрипт, щоб отримати очікуваний результат:

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)

Давайте визначимо фрейм даних з вашого прикладу за

>>> 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

Тоді ви можете маніпулювати індексом другого стовпця за допомогою

>>> df[2].index = df[2].index+1

і, нарешті, повторно об’єднати окремі стовпці

>>> 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

Можливо, не швидко, але просто для читання. Подумайте про встановлення змінних для імен стовпців та фактичного необхідного зсуву.

Редагувати: Як правило, зсув можливий, df[2].shift(1)як уже розміщено, проте це призведе до припинення перенесення.

Якщо ви не хочете втрачати стовпці, які ви пересунули після кінця вашого кадру даних, просто додайте необхідне число спочатку:

    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

Припускаю, імпорт

import pandas as pd
import numpy as np

Спочатку додайте новий рядок з NaN, NaN,...кінцем DataFrame ( df).

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

Це створить новий DF df2. Можливо, є більш елегантний спосіб, але це працює.

Тепер ви можете змінити його:

df2.x2 = df2.x2.shift(1)  # shift what you want

Намагаючись відповісти на особисту проблему, подібну до вашої, я знайшов у Pandas Doc те, що, на мою думку, відповіло б на це запитання:

DataFrame.shift (періоди = 1, частота = Немає, вісь = 0) Індекс зсуву на бажану кількість періодів з необов’язковою частотою часу

Примітки

Якщо задано частоту, значення індексу зміщуються, але дані не вирівнюються. Тобто використовуйте частоту, якщо хочете розширити індекс під час зсуву та зберегти вихідні дані.

Сподіваюся допомогти майбутнім питанням у цьому питанні.

Ось як я це роблю:

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)

В основному я створюю порожній фрейм даних з бажаним індексом, а потім просто об'єдную їх. Але я б дуже хотів бачити це як стандартну функцію в пандах, тому я запропонував вдосконалення для панд.