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法律研究如何在 Pandas DataFrame 中移动列？
在 Pandas 中，我们可以利用 shift() 方法来移动 DataFrame 列，而无需重写整个 DataFrame。shift() 采用以下参数：
shift(self, periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)
- periods 要移动的周期数。它也可以采用负数。
- axis 它采用布尔值；如果要移动索引，则为 0；如果要移动列，则为 1。
- fill_value 它将替换缺失值。
让我们通过一个示例来看一下如何使用此 shift() 方法。
步骤
- 创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。
- 打印输入 DataFrame df。
- 选择某列并使用 df["column_name]=df.column_name.shift() 移动它。
- 打印更新后的 DataFrame。
示例
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
dict(
name=['John', 'Jacob', 'Tom', 'Tim', 'Ally'],
marks=[89, 23, 100, 56, 90],
subjects=["Math", "Physics", "Chemistry", "Biology", "English"]
)
)
print "Input DataFrame is:\n", df
df["name"] = df.name.shift(1)
print "After shifting column name by 1:\n", df
df["marks"] = df.marks.shift(2)
print "After shifting column marks by 2:\n", df
df["subjects"] = df.subjects.shift(-1)
print "After shifting column subjects by -1:\n", df输出
Input DataFrame is: name marks subjects 0 John 89 Math 1 Jacob 23 Physics 2 Tom 100 Chemistry 3 Tim 56 Biology 4 Ally 90 English After shifting column name by 1: name marks subjects 0 NaN 89 Math 1 John 23 Physics 2 Jacob 100 Chemistry 3 Tom 56 Biology 4 Tim 90 English After shifting column marks by 2: name marks subjects 0 NaN 100 Math 1 John 100 Physics 2 Jacob 89 Chemistry 3 Tom 23 Biology 4 Tim 100 English After shifting column subjects by -1: name marks subjects 0 NaN 100 Physics 1 John 100 Chemistry 2 Jacob 89 Biology 3 Tom 23 English 4 Tim 100 NaN
更新于：2021-09-15
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