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python 實(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作

 更新時(shí)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(shí)現(xiàn)rolling和apply函數(shù)的向下取值操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)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(bǔ)充知識(shí)：python：利用rolling和apply對(duì)DataFrame進(jìn)行多列滾動(dòng)，數(shù)據(jù)框滾動(dòng)

看代碼~

# 設(shè)置一個(gè)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)
  a b
 0 1 2
 1 2 3
 2 3 4
 3 4 5
 4 5 6

下面是滾動(dòng)函數(shù)

# 多列滾動(dòng)函數(shù)
# handle對(duì)滾動(dòng)的數(shù)據(jù)框進(jìn)行處理
def handle(x,df,name,n):
  df = df[name].iloc[x:x+n,:]
  print(df)
  return 1
# group_rolling 進(jìn)行滾動(dòng) 
# n：滾動(dòng)的行數(shù)
# df：目標(biāo)數(shù)據(jù)框
# name：要滾動(dòng)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(duì)初始數(shù)據(jù)框進(jìn)行滾動(dòng)

其中：

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

每次滾動(dòng)的結(jié)果如下：

  a b
0 1 2
1 2 3

  a b
1 2 3
2 3 4

  a b
2 3 4
3 4 5

  a b
3 4 5
4 5 6

以上這篇python 實(shí)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(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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