python - Pandas 在组内的变量转移

我有一个数据框：

c1   Lag  Val1
A    3    10
A    1    5
A    2    20
A    2    15
A    1    10
B    1    25
B    2    10

我想创建一个新的字段val2，使val2中的每个值都是val2中的值，并按行的延迟数移动。这里棘手的部分是，移位应该发生在字段c1中定义的组中，这样输出看起来像

c1   Lag  Val1  Val2
A    3    10    15
A    1    5     20
A    2    20    10
A    2    15    NaN
A    1    10    NaN
B    1    25    10
B    2    10    NaN

我一直在努力

df['Val2'] = df.groupby(['c1'])['Val1'].apply(lambda x:x.shift(df.Lag))

没有用，得到一个“序列的真值是模棱两可的。”错误。谢谢你的帮助。谢谢！

最佳答案

您可以通过self-merge和对索引的一点操作来实现这一点：

# Copy and keep only the columns that are relevant
df2 = df.rename(columns={'Val1': 'Val2'}).drop(columns='Lag').copy()

# Shift the index
df.index = df.index+df.Lag

# Merge, requiring match on shifted index and within group.
df.reset_index().merge(df2.reset_index(), on=['index', 'c1'], how='left').drop(columns='index')

输出：

  c1  Lag  Val1  Val2
0  A    3    10  15.0
1  A    1     5  20.0
2  A    2    20  10.0
3  A    2    15   NaN
4  A    1    10   NaN
5  B    1    25  10.0
6  B    2    10   NaN

关于python - Pandas 在组内的变量转移，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52940317/