将熊猫数据框中的列向上移动一格？答案

【问题标题】：Shift column in pandas dataframe up by one?将熊猫数据框中的列向上移动一格？
【发布时间】：2013-12-04 10:19:00
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框。我想“滞后”我的一个专栏。例如，将整列“gdp”向上移动 1，然后删除剩余行底部的所有多余数据，使所有列的长度再次相等。

df =
    y  gdp  cap
0   1    2    5
1   2    3    9
2   8    7    2
3   3    4    7
4   6    7    7

df_lag =
    y  gdp  cap
0   1    3    5
1   2    7    9
2   8    4    2
3   3    7    7

无论如何要这样做？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

In [44]: df['gdp'] = df['gdp'].shift(-1)

In [45]: df
Out[45]: 
   y  gdp  cap
0  1    3    5
1  2    7    9
2  8    4    2
3  3    7    7
4  6  NaN    7

In [46]: df[:-1]                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
Out[46]: 
   y  gdp  cap
0  1    3    5
1  2    7    9
2  8    4    2
3  3    7    7

【讨论】：

只需使用df.dropna()，它将删除所有 NaN 行，而无需指定要删除的行数。

【解决方案2】：

将列 gdp 上移：

df.gdp = df.gdp.shift(-1)

然后删除最后一行

【讨论】：

【解决方案3】：

df.gdp = df.gdp.shift(-1) ## shift up
df.gdp.drop(df.gdp.shape[0] - 1,inplace = True) ## removing the last row

【讨论】：

【解决方案4】：

例如，轻松地移动 5 个值并摆脱 NaN 行，而无需跟踪您移动的值的数量：

d['gdp'] = df['gdp'].shift(-5)
df = df.dropna()

【讨论】：

【解决方案5】：

先移列：

df['gdp'] = df['gdp'].shift(-1)

第二次删除包含 NaN Cell 的最后一行：

df = df[:-1]

第三次重置索引：

df = df.reset_index(drop=True)

【讨论】：

【解决方案6】：

时间在流逝。目前的 Pandas 文档推荐这种方式：

 df.loc[:, 'gdp'] = df.gdp.shift(-1)

【讨论】：