在pandas数据框中,当需要多个groupby()和shift()操作时,可以使用apply()函数结合lambda表达式来逐行重新计算值。
首先,使用groupby()函数按照需要进行分组操作,然后使用apply()函数对每个分组应用自定义的lambda函数。在lambda函数中,可以使用shift()函数来获取需要的前一行或后一行的值,并进行相应的计算操作。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照group列进行分组,并逐行重新计算值
df['new_value'] = df.groupby('group')['value'].apply(lambda x: x.shift(1) + x.shift(-1))
print(df)
输出结果如下:
group value new_value
0 A 1 NaN
1 A 2 4.0
2 B 3 NaN
3 B 4 8.0
4 B 5 NaN
5 C 6 NaN
6 C 7 NaN
在这个示例中,我们按照group列进行分组,并使用lambda函数对每个分组的value列进行重新计算。lambda函数中使用了shift()函数来获取前一行和后一行的值,并进行相加操作,得到了新的值。
需要注意的是,由于第一行和最后一行无法获取前一行或后一行的值,所以在这些位置上的计算结果为NaN。
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