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python - Pandas：跨列动态移动值

问题描述

我有以下df：

           sales2001   sales2002   sales2003  sales2004
   200012  19.12       0.98 
   200101  19.1        0.98        2.3
   200102  21          0.97        0.8
    ...
   200112  19.12       0.99        2.4
   200201              0.98        2.5
   200202              0.97        0.8        1.2

我想移动内容以使其与时间间隔视图对齐，如下所示：

           sales+1y   sales+2y
   200012  19.12       0.98 
   200101  0.98        2.3       
   200102  0.97        0.8
    ...
   200112  0.99        2.4
   200201  0.98        2.5
   200202  0.8         1.2

基本上将预测数据点与索引的固定时间间隔对齐。我尝试使用 iterrows 并动态调用给定索引的列，但无法使其工作。你们有什么建议吗？

标签： pythonpandasshift

解决方案

使用justify和删除所有至少包含一个的DataFrame.dropna列：axis=1NaN

df1 = (pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, side='right'), index=df.index)
          .dropna(axis=1))

如果需要按位置选择最后一列：

df1 = pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, side='right')[:, -2:],index=df.index)

或者：

df1 = (pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, side='right'), index=df.index)
        .iloc[:, -2:])

df1.columns = [f'sales+{i+1}y' for i in range(len(df1.columns))]
print (df1)
        sales+1y  sales+2y
200012     19.12      0.98
200101      0.98      2.30
200102      0.97      0.80
200112      0.99      2.40
200201      0.98      2.50
200202      0.80      1.20

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