Pandas တွင် ကော်လံကို မည်ကဲ့သို့ offset လုပ်နည်း- ဥပမာများဖြင့်

ပန်ဒါဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံတစ်ခုအပေါ် သို့မဟုတ် အောက်သို့ တန်ဖိုးများပြောင်းရန် shift() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

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

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

အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် အောက်ပါပန်ဒါများ DataFrame ဖြင့် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 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

ဥပမာ 1- ကော်လံတစ်ခု အပေါ် သို့မဟုတ် အောက်ကို ရွှေ့ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် “ ထုတ်ကုန်” ကော်လံရှိ တန်ဖိုးအားလုံးကို 1 ဖြင့် ရွှေ့နည်းကို ပြသသည်-

 #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

“ထုတ်ကုန်” ကော်လံရှိ တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို 1 ဖြင့် ပြောင်းထားပြီး ကော်လံရှိ ပထမတန်ဖိုးကို NaN သို့ ပြောင်းထားကြောင်း သတိပြုပါ။

ထုတ်ကုန်ကော်လံ (“ F” ) ရှိ နောက်ဆုံးတန်ဖိုးကို DataFrame မှ လုံးဝဖယ်ရှားလိုက်ကြောင်းကိုလည်း သတိပြုပါ။

DataFrame တွင် “F” တန်ဖိုးကို ထိန်းထားရန်၊ DataFrame ၏အောက်ခြေရှိ အလွတ်စာကြောင်းကို ဦးစွာထည့်သွင်းရန် လိုအပ်ပြီး offset ပြုလုပ်ရန်-

 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

“F” တန်ဖိုးကို “ထုတ်ကုန်” ကော်လံရှိ နောက်ဆုံးတန်ဖိုးအဖြစ် သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သတိပြုပါ။

ဥပမာ 2- ကော်လံအများအပြားကို အပေါ် သို့မဟုတ် အောက်သို့ ရွှေ့ပါ။

အောက်ဖော်ပြပါကုဒ်သည် “ ထုတ်ကုန်” နှင့် “ အရောင်း” ကော်လံများတွင် တန်ဖိုးအားလုံးကို 2 ဖြင့် မည်သို့ပြောင်းရမည်ကို ပြသသည်-

 #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

“ ထုတ်ကုန်” နှင့် “ အရောင်း” ကော်လံများတွင် တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို 2 ဖြင့်ပြောင်းထားပြီး ကော်လံတစ်ခုစီရှိအောက်ခြေတန်ဖိုးနှစ်ခုကို NaN သို့ပြောင်းထားသည်။

မှတ်ချက် – shift() လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာနိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas DataFrame တွင် အတန်းများထည့်နည်း
Pandas DataFrame တွင် ကော်လံတစ်ခုထည့်နည်း
Pandas DataFrame တွင် ခေါင်းစီးအတန်းကို မည်သို့ထည့်မည်နည်း။