पंडों में एक कॉलम को कैसे ऑफसेट करें: उदाहरणों के साथ

आप पांडा डेटाफ़्रेम में किसी कॉलम के मानों को ऊपर या नीचे स्थानांतरित करने के लिए शिफ्ट() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #shift values down by 1
df[' column1 '] = df[' column1 ']. shift (1)

#shift values up by 1
df[' column1 '] = df[' column1 ']. shift (-1)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' product ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' sales ': [4, 7, 8, 12, 15, 19]})

#view DataFrame
df

        product sales
0 to 4
1 B 7
2 C 8
3 D 12
4 E 15
5 F 19

उदाहरण 1: किसी कॉलम को ऊपर या नीचे ले जाएँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि “उत्पाद” कॉलम में सभी मानों को 1 से नीचे कैसे स्थानांतरित किया जाए:

 #shift all 'product' values down by 1
df[' product '] = df[' product ']. shift (1)

#view updated DataFrame
df

	product sales
0 NaN 4
1 to 7
2 B 8
3 C 12
4 D 15
5 E 19

ध्यान दें कि “उत्पाद” कॉलम में प्रत्येक मान को 1 से स्थानांतरित कर दिया गया है और कॉलम में पहला मान NaN में बदल दिया गया है।

यह भी ध्यान दें कि उत्पाद कॉलम (“एफ”) में अंतिम मान डेटाफ़्रेम से पूरी तरह से हटा दिया गया है।

डेटाफ़्रेम में “F” मान रखने के लिए, हमें पहले डेटाफ़्रेम के नीचे एक रिक्त पंक्ति जोड़नी होगी और फिर ऑफ़सेट करना होगा:

 import numpy as np

#add empty row to bottom of DataFrame
df. loc [len(df. index )] = [np. nah , np. no ]

#shift all 'product' values down by 1
df[' product '] = df[' product ']. shift (1)

#view updated DataFrame
df

	product sales
0 NaN 4.0
1 to 7.0
2B 8.0
3C 12.0
4 D 15.0
5 E 19.0
6 F NaN

ध्यान दें कि “F” मान को “उत्पाद” कॉलम में अंतिम मान के रूप में रखा गया है।

उदाहरण 2: एकाधिक स्तंभों को ऊपर या नीचे ले जाएँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि “उत्पाद” और “बिक्री” कॉलम में सभी मानों को 2 तक कैसे स्थानांतरित किया जाए:

 #shift all 'product' and 'sales' values up by 2
df[[' product ', ' sales ']] = df[[' product ', ' sales ']]. shift (-2)

#view updated DataFrame
df

        product sales
0 C 8.0
1 D 12.0
2 E 15.0
3 F 19.0
4 NaN NaN
5 NaN NaN

ध्यान दें कि “उत्पाद” और “बिक्री” कॉलम में प्रत्येक मान को 2 से ऊपर स्थानांतरित कर दिया गया है, और प्रत्येक कॉलम में नीचे के दो मान को NaN में बदल दिया गया है।

नोट : आप यहां शिफ्ट() फ़ंक्शन के लिए पूर्ण दस्तावेज़ पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पांडास डेटाफ़्रेम में पंक्तियाँ कैसे जोड़ें
पांडास डेटाफ़्रेम में कॉलम कैसे जोड़ें
पांडास डेटाफ़्रेम में हेडर पंक्ति कैसे जोड़ें