Блог

Давайте предположим, что у меня есть следующий набор данных:

 Stock_id    Week    Stock_value
1   1   2
1   2   4
1   4   7
1   5   1
2   3   8
2   4   6
2   5   5
2   6   3
  

Я хочу сдвинуть значения Stock_value столбца на одну позицию, чтобы получить следующее:

 Stock_id    Week    Stock_value
1   1   NA
1   2   2
1   4   4
1   5   7
2   3   NA
2   4   8
2   5   6
2   6   5
  

Что я делаю, так это следующее:

 df = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/test.txt', keep_default_na=True, sep='t')

df = df.groupby('Store_id', as_index=False)['Waiting_time'].transform(lambda x:x.shift(periods=1))
  

Но тогда это дает мне:

    Waiting_time
0           NaN
1           2.0
2           4.0
3           7.0
4           NaN
5           8.0
6           6.0
7           5.0
  

Таким образом, это дает мне смещенные значения, но не сохраняет все столбцы фрейма данных.

Как мне также сохранить все столбцы фрейма данных вместе со сдвигом значений одного столбца?

Вы можете упростить решение, DataFrameGroupBy.shift и назначить обратно новому столбцу:

 df['Waiting_time'] = df.groupby('Stock_id')['Stock_value'].shift()
  

Работает так же, как:

 df['Waiting_time']=df.groupby('Stock_id')['Stock_value'].transform(lambda x:x.shift(periods=1))

print (df)
   Stock_id  Week  Stock_value  Waiting_time
0         1     1            2           NaN
1         1     2            4           2.0
2         1     4            7           4.0
3         1     5            1           7.0
4         2     3            8           NaN
5         2     4            6           8.0
6         2     5            5           6.0
7         2     6            3           5.0
  

Когда вы это делаете df.groupby('Store_id', as_index=False)['Waiting_time'] , вы получаете фрейм данных с одним столбцом ‘Waiting_time’, вы не можете сгенерировать из него другие столбцы.

Как предложил джезраэль в комментарии, вы должны сделать

 df['new col'] = df.groupby('Store_id...
  

чтобы добавить этот новый столбец к вашему ранее существующему фрейму данных.