首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从DataFrame中上一组中具有值的上一行中减去一行

,可以通过使用pandas库中的shift()函数和sub()函数来实现。

首先,使用shift()函数将DataFrame中具有值的上一行移动到当前行。然后,使用sub()函数将移动后的上一行与当前行进行减法运算。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5], 'B': [2, None, 3, 4, None]})

# 使用shift()函数将具有值的上一行移动到当前行
previous_row = df.shift()

# 使用sub()函数将移动后的上一行与当前行进行减法运算
result = df.sub(previous_row)

print(result)

输出结果将是:

代码语言:txt
复制
     A    B
0  NaN  NaN
1  1.0  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  1.0
4  1.0  NaN

在这个示例中,我们创建了一个包含两列(A和B)的DataFrame,并在第一行中留有空值。然后,我们使用shift()函数将具有值的上一行移动到当前行,并使用sub()函数将移动后的上一行与当前行进行减法运算。最终的结果是一个新的DataFrame,其中包含了上一组具有值的上一行与当前行的差值。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【疑惑】如何 Spark DataFrame 取出具体某一行

如何 Spark DataFrame 取出具体某一行?...我们可以明确一个前提:Spark DataFrame 是 RDD 扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 操作来取出其某一行。...但是现在我有个需求,分箱,具体来讲,需要『排序后遍历每一行及其邻居比如 i 与 i+j』,因此,我们必须能够获取数据一行! 不知道有没有高手有好方法?我只想到了以下几招!...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存来。但是 Spark 处理数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。...给每一行加索引列,0开始计数,然后把矩阵转置,新列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数,就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

4K30
  • 动态数组公式:动态获取某列首次出现#NA之前一行数据

    标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据行上方行数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取

    13110

    vue3 和 vite 源码,我学到了一行代码统一规范团队包管理器神器

    在源码共读第3期[3],我们学习了Vue 3.2 发布了,那尤雨溪是怎么发布 Vue.js ?...一行代码统一规范包管理器。...直到有一天,发现 pnpm 文档 Only allow pnpm 文档[10] 就有这个。好吧,吃了没看文档亏。...可以做到一行代码统一规范包管理器"preinstall": "npx only-allow pnpm"。 也学习了其原理。only-allow 期待包管理器和运行包管理器对比。匹配失败,则报错。...文章写到这里,让我想起我2018年写文章参加有赞前端技术开放日所感所想[21] 当时演讲大佬说过一句话。无比赞同。 技术(开源)项目本质是:理念、套路、规范工具化。

    1.2K20

    pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

    比如我们将一个二维数组减去一个一维数组,numpy会先将一位数组拓展到二维之后再进行减法运算。看起来就像是二维数组一行分别减去了这一个一维数组一样。...可以理解成我们将减去这一个一维数组操作广播到了二维数组一行或者是每一列当中。 ? 在上面这个例子当中我们创建了一个numpy数组,然后减去了它一行。...我们对比下最后结果会发现,arr数组当中一行减去了它一行。 同样操作在dataframe也一样可以进行。 ?...apply方法除了可以用在一整个DataFrame之外,我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分,应用方法都是一样。...比如我们可以这样对DataFrame当中一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列函数。

    3K20

    Pandas基础:如何计算两行数值之差

    标签:Python,pandas 有时候,我们想要计算数据框架中行之间差,可以使用dataframe.diff()方法,而不遍历行。...图1 pandas diff()语法 DataFrame.diff(periods= 1, axis = 0) 在pandas数据框架中计算行之间差异 可以无须遍历行而计算出股票日差价...参数periods控制要移动小数点,以计算行之间差异,默认为1。 下面的示例计算股票价格日差价。第一行是NaN,因为之前没有要计算。...第二行开始,它基本原始数据框架第二行获取值,然后减去原始数据框架第一行。例如405-400=5,400-200=200。...图5 计算两列之间差 还可以通过将axis参数设置为1(或“columns”)来计算数据框架各列之间差异。pandasaxis参数通常具有默认0(即行)。

    4.7K31

    Pandas | 数据结构

    前言 一期介绍了将文件加载到Pandas对象,这个对象就是Pandas数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. DataFrame查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....Series Series是一种类似于一维数组对象,它由一组数据(不同数据类型)以及一组与之相关数据标签(即索引)组成。...DataFrame DataFrame是一个表格型数据结构; 每列可以是不同类型(数值、字符串、布尔等) 既有行索引index,也有列索引columns,可以被看做由Series组成字典。...DataFrame查询出Series 如果只查询一行、一列,返回是pd.Series; 如果查询多行、多列,返回是pd.DataFrame

    1.6K30

    Python数据分析 | Pandas数据变换高级函数

    一、Pandas数据变换高级函数 ----------------- 在数据处理过程,经常需要对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素操作(例如,机器学习特征工程阶段)。...例如,我们要对年龄age列进行调整(加上或减去一个),这个加上或减去我们希望通过传入。...掌握DataFrameapply方法需要先了解一下axis概念,在DataFrame对象大多数方法,都会有axis这个参数,它控制了你指定操作是沿着0轴还是1轴进行。...对每个Series执行结果后,会将结果整合在一起返回(若想有返回,定义函数时需要return相应) 当然,DataFrameapply和Seriesapply一样,也能接收更复杂函数,如传入参数等...3.2 applymap方法 applymap是另一个DataFrame可能会用到方法,它会对DataFrame每个单元格执行指定函数操作,如下例所示: df = pd.DataFrame(

    1.4K31

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    在 Pandas ,索引可以设置为一个(或多个)唯一,这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引实际可用于引用行。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同方式分配新列。DataFrame.drop() 方法 DataFrame 删除一列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元,来创建一个具有和高列。 在Excel电子表格,可以使用条件公式进行逻辑比较。...填充柄 在一组特定单元格按照设定模式创建一系列数字。在电子表格,这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个然后拖动来完成。...删除重复项 Excel 具有删除重复内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。

    19.5K20

    esproc vs python 5

    A.run(x),针对序列/排列A每个成员计算表达式x。T.record(A,k) T中指定位置k记录开始,用A成员依次修改T序表记录每个字段,k省略时最后一条开始增加记录。...df.groupby(by, as_index),按照item分组,不把item作为索引 初始化一个list用来存放各组结果 循环分组,df.shift(1)是将df下移一行,(当前行/一行)-1得到增长率...循环分组 取分组第6个字段等于work phone一行,赋值给初始化数组 修改数组第7个元素(索引是6)为数组第8个元素(索引是7) 取分组第6个字段等于work email一行第...将结果放入初始化list 转换成dataframe。 df.rename(columns,inplace)修改字段名,更新到源数据。 结果: esproc ? python ? ? 6....A13:新建表,定义两个变量,birthday:18+rand(18),表示年龄在18至35周岁,用今年年份减去年龄,得到出生年份一月一日。city:city表随机选取一条记录。

    2.2K20

    高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

    现在让我们建立一个标准线,用Python for循环来测量我们速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集执行计算,然后测量整个操作速度。...我们编写了一个for循环,通过循环dataframe对每一行应用函数,然后测量循环总时间。 在i7-8700k计算机上,循环运行5次平均需要0.01345秒。...然而,当我们在Python对大范围进行循环时,生成器往往要快得多。 Pandas .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数,该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...更准确地说,.iterrows() 为DataFrame一行生成(index, Series)对(元组)。...类似地,以这种方式设计许多库,包括Pandas,都将具有方便内置函数,可以执行你正在寻找精确计算,但速度更快。

    5.5K21

    通俗易懂 Python 教程

    监督学习 正式开始前,我们需要更好地理解时间序列和监督学习数据形式。时间序列是一组按照时间指数排序数字序列,可被看成是一列有序。...我们可以定义一个由 10 个数字序列组成伪时间序列数据集,该例子DataFrame 单个一列如下所示: 运行该例子,输出时间序列数据,每个观察要有对应行指数。...这种情况下,并不是时间序列不只有一组观察,而是多组(举个例子,气温和气压)。所有时间序列变量可被向前或向后 shift,来创建多元输入输出序列。更多详情下文会提到。...它帮助我们用机器学习算法探索同一个时间序列问题不同框架,来找出哪一个将会产生具有更好效果模型。这部分,我们为 series_to_supervised() ,一个新 Python 函数定义。...还可以看到,NaN 值得行,已经自动 DataFrame 移除。我们可以用随机数字长度输入序列重复该例子,比如 3。这可以通过把输入序列长度确定为参数来实现。

    2.5K70

    通俗易懂 Python 教程

    监督学习 正式开始前,我们需要更好地理解时间序列和监督学习数据形式。时间序列是一组按照时间指数排序数字序列,可被看成是一列有序。...我们可以定义一个由 10 个数字序列组成伪时间序列数据集,该例子DataFrame 单个一列如下所示: 运行该例子,输出时间序列数据,每个观察要有对应行指数。...这种情况下,并不是时间序列不只有一组观察,而是多组(举个例子,气温和气压)。所有时间序列变量可被向前或向后 shift,来创建多元输入输出序列。更多详情下文会提到。...它帮助我们用机器学习算法探索同一个时间序列问题不同框架,来找出哪一个将会产生具有更好效果模型。这部分,我们为 series_to_supervised() ,一个新 Python 函数定义。...还可以看到,NaN 值得行,已经自动 DataFrame 移除。我们可以用随机数字长度输入序列重复该例子,比如 3。这可以通过把输入序列长度确定为参数来实现。

    1.6K50

    DataFrame和Series使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成字典,其中key是列名,是Series Series和Python...',index_col='id') 2.使用 DataFrameloc 属性获取数据集里一行,就会得到一个Series对象 first_row = data.loc[941] first_row...# 查看df类型 type(df) # 查看dfshape属性,可以获取DataFrame行数,列数 df.shape # 查看dfcolumns属性,获取DataFrame列名 df.columns...,求平均,求每组数据条目数(频数)等 再将每一组计算结果合并起来 可以使用DataFramegroupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...取值相同数据放到一组 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 分号组Dataframe数据筛序出一列 df.groupby(‘continent

    10710

    Pandas 学习手册中文第二版:6~10

    (我明确选择了此,因为它是DataFrame最后一行)。...为了说明这一点,下面的示例检索DataFrame一行,然后一行减去该行,从根本导致每一行与第一行之差: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9CFQVlTT...两个DataFrame对象之间算术运算将同时按列标签和索引标签对齐。 以下代码提取了df一小部分,并将其完整数据帧减去。...然后,每一行代表特定日期样本。 将 CSV 文件读入数据帧 data/MSFT.CSV数据非常适合读入DataFrame。 它所有数据都是完整,并且在第一行具有列名。...重复记录可能具有不同索引标签(在计算重复项时不考虑标签)。 因此,保留行会影响结果DataFrame对象标签集。 默认操作是保留重复项一行

    2.3K20

    4个解决特定任务Pandas高效代码

    在本文中,我将分享4个在一行代码完成Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定任务,并以一种好方式给出结果。 列表创建字典 我有一份商品清单,我想看看它们分布情况。...由于json_normalize函数,我们可以通过一个操作json格式对象创建Pandas DataFrame。 假设数据存储在一个名为dataJSON文件。...combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引数据结构。 它最主要用途是用一个对象非缺失填充另一个对象缺失。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。...如果有一行缺少(即NaN),用B列一行填充它。...在这种情况下,所有缺失都从第二个DataFrame相应(即同一行,同列)填充。

    24610
    领券