Come creare una colonna di offset in pandas (con esempi)

Puoi utilizzare la funzione shift() in Panda per creare una colonna che visualizzi i valori spostati da un’altra colonna.

Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base:

 df[' lagged_col1 '] = df[' col1 ']. shift ( 1 )

Da notare che il valore della funzione shift() indica il numero di valori per i quali calcolare lo spostamento.

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: creare una colonna di offset in Pandas

Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le vendite effettuate da un negozio in 10 giorni consecutivi:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   ' sales ': [18, 10, 14, 13, 19, 24, 25, 29, 15, 18]})
#view DataFrame
print (df)

   day sales
0 1 18
1 2 10
2 3 14
3 4 13
4 5 19
5 6 24
6 7 25
7 8 29
8 9 15
9 10 18

Possiamo utilizzare la funzione shift() per creare una colonna di spostamento che mostri le vendite del giorno precedente per ogni riga:

 #add column that represents lag of sales column
df[' sales_previous_day '] = df[' sales ']. shift ( 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

   day sales sales_previous_day
0 1 18 NaN
1 2 10 18.0
2 3 14 10.0
3 4 13 14.0
4 5 19 13.0
5 6 24 19.0
6 7 25 24.0
7 8 29 25.0
8 9 15 29.0
9 10 18 15.0

Ecco come interpretare il risultato:

• Il primo valore nella colonna del ritardo è NaN poiché non esiste un valore precedente nella colonna delle vendite .
• Il secondo valore nella colonna offset è 18 poiché è il valore precedente nella colonna Vendite .
• Il terzo valore nella colonna offset è 10 poiché è il valore precedente nella colonna Vendite .

E così via.

Tieni presente che possiamo anche aggiungere più colonne offset al DataFrame se vogliamo:

 #add two lag columns
df[' sales_previous_day '] = df[' sales ']. shift ( 1 )
df[' sales_previous_day2 '] = df[' sales ']. shift ( 2 ) 

#view updated DataFrame
print (df)

   day sales sales_previous_day sales_previous_day2
0 1 18 NaN NaN
1 2 10 18.0 NaN
2 3 14 10.0 18.0
3 4 13 14.0 10.0
4 5 19 13.0 14.0
5 6 24 19.0 13.0
6 7 25 24.0 19.0
7 8 29 25.0 24.0
8 9 15 29.0 25.0
9 10 18 15.0 29.0

Puoi utilizzare lo stesso approccio generale per aggiungere tutte le colonne di offset che desideri.

Nota : per creare una colonna primaria, utilizzare semplicemente valori negativi nella funzione shift() .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Come eliminare colonne in Pandas
Come escludere colonne in Pandas
Come applicare una funzione alle colonne selezionate in Pandas
Come modificare l’ordine delle colonne in Pandas DataFrame