Pandas: 条件移动

Pandas: 条件移动

在本文中,我们将介绍如何使用Pandas中的shift函数来实现条件移动。移动数据是数据分析和处理中非常常见的操作,但有时只需要移动特定条件的数据。我们将使用一个简单的数据集来演示条件移动的实现。

阅读更多:Pandas 教程

数据集

我们将使用以下数据集作为示例。它代表了一个销售团队每日完成的工作量。

Date Team Member Tasks Completed
2020-01-01 John 5
2020-01-01 Mary 7
2020-01-02 John 3
2020-01-02 Mary 4
2020-01-03 John 6
2020-01-03 Mary 8
2020-01-04 John 4
2020-01-04 Mary 5

移动数据

我们可以使用Pandas中的shift函数来移动数据。以下是移动整个列的示例,我们将Task Completed列移动一天,以便在每一行中表示前一天的销售任务完成量。

df['Tasks Completed (Yesterday)'] = df['Tasks Completed'].shift(1)
Python

这将在新的Tasks Completed (Yesterday)列中添加一天前的任务完成量。

Date Team Member Tasks Completed Tasks Completed (Yesterday)
2020-01-01 John 5
2020-01-01 Mary 7
2020-01-02 John 3 5
2020-01-02 Mary 4 7
2020-01-03 John 6 3
2020-01-03 Mary 8 4
2020-01-04 John 4 6
2020-01-04 Mary 5 8

这在某些情况下非常有用,但在其他情况下,我们只想移动符合特定条件的数据。

条件移动

假设我们要将紧随John完成的任务移到以下行中,即任务完成量大于John的任务完成量并且是同一天完成的任务。我们可以在满足条件时使用shift函数来移动数据。以下是实现此操作的示例代码:

df['Same Day Higher Tasks Completed'] = df.groupby('Date')['Tasks Completed'].apply(lambda x: x.shift(1) if x.iloc[1] > x.iloc[0] else '')
Python

这将向数据框添加新的Same Day Higher Tasks Completed列,并将符合条件的值移动到正确的行中。

Date Team Member Tasks Completed Tasks Completed (Yesterday) Same Day Higher Tasks Completed
2020-01-01 John 5
2020-01-01 Mary 7
2020-01-02 John 3 5 7
2020-01-02 Mary 4 7
2020-01-03 John 6 3
2020-01-03 Mary 8 4 6
2020-01-04 John 4 6 8
2020-01-04 Mary 5 8

该代码使用了Pandas中的groupby函数,它将数据集按日期分组。接着,我们使用apply函数,并传入一个lambda函数,这个lambda函数执行以下操作:

  • 检查前一行的任务完成量是否比当前行高;
  • 如果是,则将前一行的任务完成量通过shift函数移动到当前行;
  • 如果不是,则返回一个空字符串,表示不需要移动数据。

在本例中,lambda函数的参数x是每个分组(即每个日期)的任务完成量Series。x.iloc[1]是第二行的值(即Mary的任务完成量),x.iloc[0]是第一行的值(即John的任务完成量)。

总结

Pandas中的shift函数是一种强大的数据移动工具。使用它,我们可以将数据移动特定数量的位置或符合特定条件的数据移动到正确的行。在数据分析和处理中,这个函数经常会使用到。通过这篇文章,我们更清楚地了解了如何使用Pandas中的shift函数实现条件移动的操作。

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