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python 實現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作

更新時間：2020年06月08日 11:13:32 作者：wja_626

這篇文章主要介紹了python 實現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

import pandas as pd

def get_under_rolling(df,window,user,name):
  df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]
  return df

if __name__ == '__main__':
  df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
          'b':[2,3,4,5,6]})
  # 把b列向下取值作為新的c列
  df = get_under_rolling(df, window=3, user='b',name='c')

原始df

新的df

補充知識：python：利用rolling和apply對DataFrame進行多列滾動，數(shù)據(jù)框滾動

看代碼~

# 設(shè)置一個初始數(shù)據(jù)框
df1 = [1,2,3,4,5]
df2 = [2,3,4,5,6]
df = pd.DataFrame({'a':list(df1),'b':list(df2)})
print(df)

下面是滾動函數(shù)

# 多列滾動函數(shù)
# handle對滾動的數(shù)據(jù)框進行處理
def handle(x,df,name,n):
  df = df[name].iloc[x:x+n,:]
  print(df)
  return 1
# group_rolling 進行滾動 
# n：滾動的行數(shù)
# df：目標(biāo)數(shù)據(jù)框
# name：要滾動的列名
def group_rolling(n,df,name):
  df_roll = pd.DataFrame({'a':list(range(len(df)-n+1))})
  df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name,n),raw=True)

對初始數(shù)據(jù)框進行滾動

其中：

n=2，name=[‘a(chǎn)',‘b']
group_rolling(n=2,df=df,name=['a','b'])

每次滾動的結(jié)果如下：

以上這篇python 實現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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