在Pandas中，如何实现扩展列和移动行

Question

我有一个由5行2列组成的数据框。我需要将第二列的值向前移动两位，同时保持第一列的位置不变，并在空出的位置填充NaN。

原始数据框                          期望结果
     A    B                            A    B
0    1    a                        0    1      NaN
1    2    b                        1    2      NaN
2    3    c                        2    3       a
3    4    d                        3    4       b
4    5    e                        4    5       c
                                 5    NaN      d
                                 6    NaN      e

如何使用pandas实现这个操作呢？上面的数据框只是一个示例。
提前感谢您的帮助。

Pankaj Kumar · Answer

示例代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4, 5], 'B':list('abcde')})

代码

使用重新索引和偏移

n = 2
out = df.reindex(pd.RangeIndex(len(df) + n)).assign(B=lambda x: x['B'].shift(n))

输出结果

    A   B
0   1.0 NaN
1   2.0 NaN
2   3.0 a
3   4.0 b
4   5.0 c
5   NaN d
6   NaN e

你可以更改 n 的值以适应不同的需求。

当原始数据框（DataFrame）的索引类型类似于示例中的RangeIndex时，可以使用上述代码。

ghostdog74 · Answer

你可以首先向数据框中追加两行（或你想要偏移的任意行数）空白行，然后使用pandas.DataFrame.shift()函数。

df.loc[len(df)] = None
df.loc[len(df)] = None

     A    B
0    1    a
1    2    b
2    3    c
3    4    d
4    5    e
5  NaN  NaN
6  NaN  NaN

接下来，你可以将该列向后偏移两行：

df['B'] = df['B'].shift(2, fill_value=np.nan)

     A    B
0    1  NaN
1    2  NaN
2    3    a
3    4    b
4    5    c
5  NaN    d
6  NaN    e

Vincent Ramdhanie · Answer

您可以使用pandas.concat方法来实现这一目标：

>>> pd.concat([df['A'], df['B'].set_axis(df.index+2)], axis=1)
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  NaN
2  3.0    a
3  4.0    b
4  5.0    c
5  NaN    d
6  NaN    e

如果您的索引不是数字类型的，您可以利用numpy.pad函数：

import numpy as np

# 将'A'列转换为浮点类型并进行填充
A = np.pad(df['A'].astype(float), (2, 0), constant_values=np.nan)
# 对'B'列进行填充
B = np.pad(df['B'], (0, 2), constant_values=np.nan)
# 创建新的DataFrame
out = pd.DataFrame({'A': A, 'B': B})

datenwolf · Answer

另一种可能的解决方案是：

n = 2
pd.DataFrame({
    'A': df['A'].tolist() + [np.nan]*n,
    'B': [np.nan]*n + df['B'].tolist()
})

输出结果为：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  NaN
2  3.0    a
3  4.0    b
4  5.0    c
5  NaN    d
6  NaN    e