У меня есть датафрейм:

c1   Lag  Val1  
A    3    10
A    1    5
A    2    20
A    2    15
A    1    10
B    1    25
B    2    10

Я хочу создать новое поле val2 таким образом, чтобы каждое значение в val2 было значением в val2, смещенным на число лагов. Сложность в том, что сдвиг должен происходить в группах, определенных в поле c1, так что вывод выглядит примерно так:

c1   Lag  Val1  Val2
A    3    10    15
A    1    5     20
A    2    20    10
A    2    15    NaN
A    1    10    NaN
B    1    25    10
B    2    10    NaN

Я пытался по линии

df['Val2'] = df.groupby(['c1'])['Val1'].apply(lambda x:x.shift(df.Lag))

Безрезультатно и получение «Истинная ценность Серии неоднозначна». ошибка. Ценю любую помощь. Благодарность!

2
kartriter 23 Окт 2018 в 05:29

2 ответа

Лучший ответ

Вы можете сделать это с помощью self - merge и небольшой манипуляции с индексом:

# Copy and keep only the columns that are relevant
df2 = df.rename(columns={'Val1': 'Val2'}).drop(columns='Lag').copy()

# Shift the index
df.index = df.index+df.Lag

# Merge, requiring match on shifted index and within group.
df.reset_index().merge(df2.reset_index(), on=['index', 'c1'], how='left').drop(columns='index')

Выход:

  c1  Lag  Val1  Val2
0  A    3    10  15.0
1  A    1     5  20.0
2  A    2    20  10.0
3  A    2    15   NaN
4  A    1    10   NaN
5  B    1    25  10.0
6  B    2    10   NaN
3
ALollz 23 Окт 2018 в 04:02

Скорее всего, вам придется написать свою собственную функцию для применения. Нечто подобное будет работать, но, возможно, есть более эффективный способ, чем итерация строк и многократный расчет сдвигов строк ...

def shift_rows(g):
    g['Val2'] = np.nan
    for i,r in g.iterrows():
        g.at[i, 'Val2'] = g['Val1'].shift(-r['Lag'])[i]
    return g

output = df.groupby('c1').apply(shift_rows)
print(output)

  c1  Lag  Val1  Val2
0  A    3    10  15.0
1  A    1     5  20.0
2  A    2    20  10.0
3  A    2    15   NaN
4  A    1    10   NaN
5  B    1    25  10.0
6  B    2    10   NaN

Идея состоит в том, чтобы перебрать каждую строку объекта groupby, чтобы вычислить сдвиг строки, используя значение в Lag, а затем вытащить новое значение, которое вы хотите. Это сохраняется в Val2 для этой строки, и возвращается вся группа

1
Simon 23 Окт 2018 в 03:43
52940317