python - 使用滚动窗口从数据帧创建 "buffer"矩阵？

给定只有一列的数据帧，如何将其转换为另一个数据帧“缓冲区”(大小为 2)，如下所述:

df =

   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  4
5  5
6  5

预期缓冲区 =

   0 1
0  1 2
1  2 3
2  3 4
3  4 5

这是我的尝试:

def buff(df,past):
    arr1=df.values
    arr=arr1[0:past]
    for i in xrange(past,df.shape[0]-past+2):
        arr=np.append(arr,arr1[i:past+i],axis=0)
    return pd.DataFrame(arr)

返回以下内容:

   0
0  1
1  2
2  3
3  4
4  4
5  5
6  5

如何获得预期的 buff 输出？

编辑:past 我的意思是缓冲区大小。使用 MATLAB 符号:我有 5 个元素列向量

df = [1;2;3;4;5]

如果 past 是 2，我最终应该得到以下输出:

buff = [1 2; 2 3; 3 4; 4 5]

如果 past 是 3，那么预期的输出应该是

buff = [1 2 3; 2 3 4; 3 4 5]

如果 past 为 4，则预期输出为

buff = [1 2 3 4; 2 3 4 5]

所以对于 n -element df 和 past=m ，我会得到一个大小为 (n-past+1) x past 的矩阵。

最佳答案

import pandas as pd

def buff(s, n):
    return (pd.concat([s.shift(-i) for i in range(n)], axis=1)
              .dropna().astype(int))

s = pd.Series([1,2,3,4,5])
print(buff(s, 2))

#    0  0
# 0  1  2
# 1  2  3
# 2  3  4
# 3  4  5

print(buff(s, 3))

#    0  0  0
# 0  1  2  3
# 1  2  3  4
# 2  3  4  5

print(buff(s, 4))

#    0  0  0  0
# 0  1  2  3  4
# 1  2  3  4  5

关于python - 使用滚动窗口从数据帧创建 "buffer"矩阵？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39041769/