在熊猫数据框中添加行移位答案

【问题标题】：Adding row shifting in pandas dataframe在熊猫数据框中添加行移位
【发布时间】：2020-07-29 09:01:15
【问题描述】：

我有一个熊猫df，它是通过使用shift() 函数迭代原始df 创建的：

for i in range(2, 4):
    df["lag_{}".format(i)] = df.x.shift(i)

因此会有实际的x 列和lag2-lag10 列具有移位的x 值。我已经为回归模型训练了这个数据集，以进行一步前向预测。想在数据帧的末尾添加新行，其中 x 的 nan 值和从最后一个位置偏移的值，以便能够使用这些新的滞后来拟合模型来预测这个新的 nan 值。如何在熊猫中做到这一点？谢谢！

更新：有 df 的图片，不加粗的 df，粗体的 - 要获取的所需行：

【问题讨论】：

df = pd.DataFrame({'x':range(5}) 可以添加预期的输出吗？
当然，我已经添加了示例。

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

将DataFrame.append 与带有键x 的字典一起使用：

df = pd.DataFrame({'x':range(10)})

df1 = df.append({'x':np.nan}, ignore_index=True)
#alternative
#df1 = df.append(pd.Series([np.nan], index=['x']), ignore_index=True)

for i in range(2, 10):
    df1["lag_{}".format(i)] = df1.x.shift(i)
print (df1)
      x  lag_2  lag_3  lag_4  lag_5  lag_6  lag_7  lag_8  lag_9
0   0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
1   1.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
2   2.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
3   3.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
4   4.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
5   5.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN    NaN
6   6.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN    NaN
7   7.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN    NaN
8   8.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0    NaN
9   9.0    7.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0    0.0
10  NaN    8.0    7.0    6.0    5.0    4.0    3.0    2.0    1.0

【讨论】：