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python 實(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作

瀏覽:37日期:2022-07-22 10:09:28

我就廢話不多說了,大家還是直接看代碼吧!

import pandas as pddef get_under_rolling(df,window,user,name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1] return dfif __name__ == ’__main__’: df = pd.DataFrame({’a’:[1,2,3,4,5], ’b’:[2,3,4,5,6]}) # 把b列向下取值作為新的c列 df = get_under_rolling(df, window=3, user=’b’,name=’c’)

原始df

python 實(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作

新的df

python 實(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作

補(bǔ)充知識(shí):python:利用rolling和apply對(duì)DataFrame進(jìn)行多列滾動(dòng),數(shù)據(jù)框滾動(dòng)

看代碼~

# 設(shè)置一個(gè)初始數(shù)據(jù)框df1 = [1,2,3,4,5]df2 = [2,3,4,5,6]df = pd.DataFrame({’a’:list(df1),’b’:list(df2)})print(df)

a b 0 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 6

下面是滾動(dòng)函數(shù)

# 多列滾動(dòng)函數(shù)# handle對(duì)滾動(dòng)的數(shù)據(jù)框進(jìn)行處理def handle(x,df,name,n): df = df[name].iloc[x:x+n,:] print(df) return 1# group_rolling 進(jìn)行滾動(dòng) # n:滾動(dòng)的行數(shù)# df:目標(biāo)數(shù)據(jù)框# name:要滾動(dòng)的列名def group_rolling(n,df,name): df_roll = pd.DataFrame({’a’:list(range(len(df)-n+1))}) df_roll[’a’].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name,n),raw=True)

對(duì)初始數(shù)據(jù)框進(jìn)行滾動(dòng)

其中:

n=2,name=[‘a(chǎn)’,‘b’]group_rolling(n=2,df=df,name=[’a’,’b’])

每次滾動(dòng)的結(jié)果如下:

a b0 1 21 2 3 a b1 2 32 3 4 a b2 3 43 4 5 a b3 4 54 5 6

以上這篇python 實(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標(biāo)簽: Python 編程
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