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Pandas 解决dataframe的一列进行向下顺移问题
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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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。

标签：
Pandas,dataframe,向下顺移
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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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