Groupby并滞后数据框的所有列？

Question

我想按组滞后数据框中的每一列。我有一个这样的框架：

import numpy as np
import pandas as pd

index = pd.date_range('2015-11-20', periods=6, freq='D')

df = pd.DataFrame(dict(time=index, grp=['A']*3 + ['B']*3, col1=[1,2,3]*2,
    col2=['a','b','c']*2)).set_index(['time','grp'])

看起来像

                col1 col2
time       grp           
2015-11-20 A       1    a
2015-11-21 A       2    b
2015-11-22 A       3    c
2015-11-23 B       1    a
2015-11-24 B       2    b
2015-11-25 B       3    c

我希望它看起来像这样：

                col1 col2 col1_lag col2_lag
time       grp                     
2015-11-20 A       1    a        2        b
2015-11-21 A       2    b        3        c
2015-11-22 A       3    c       NA       NA
2015-11-23 B       1    a        2        b
2015-11-24 B       2    b        3        c
2015-11-25 B       3    c       NA       NA

This question 管理单个列的结果，但我有任意数量的列，我想滞后所有列。我可以使用groupby 和apply，但apply 在每一列上独立运行shift 函数，它似乎不喜欢接收[nrow, 2] 形状的数据帧作为回报。是否有像apply 这样的函数作用于整个组子帧？或者有更好的方法吗？

Answer 1

IIUC，你可以简单地使用level="grp" 然后移位-1：

>>> shifted = df.groupby(level="grp").shift(-1)
>>> df.join(shifted.rename(columns=lambda x: x+"_lag"))
                col1 col2  col1_lag col2_lag
time       grp                              
2015-11-20 A       1    a         2        b
2015-11-21 A       2    b         3        c
2015-11-22 A       3    c       NaN      NaN
2015-11-23 B       1    a         2        b
2015-11-24 B       2    b         3        c
2015-11-25 B       3    c       NaN      NaN