Как создать отстающую структуру данных с помощью pandas dataframe

Ответ 1

Как уже упоминалось, стоит обратить внимание на функции roll_, что означает, что у вас не будет столько копий.

Одним из решений является concat смещение Серия, чтобы сделать DataFrame:

In [11]: pd.concat([s, s.shift(), s.shift(2)], axis=1)
Out[11]: 
   0   1   2
1  5 NaN NaN
2  4   5 NaN
3  3   4   5
4  2   3   4
5  1   2   3

In [12]: pd.concat([s, s.shift(), s.shift(2)], axis=1).dropna()
Out[12]: 
   0  1  2
3  3  4  5
4  2  3  4
5  1  2  3

Выполнение работы над этим будет более эффективным, чем в списках...

Ответ 2

Очень простое решение с использованием pandas DataFrame:

number_lags = 3
df = pd.DataFrame(data={'vals':[5,4,3,2,1]})
for lag in xrange(1, number_lags + 1):
    df['lag_' + str(lag)] = df.vals.shift(lag)

#if you want numpy arrays with no null values: 
df.dropna().values for numpy arrays

Ответ 3

Вы можете выполнить следующие действия:

s=pd.Series([5,4,3,2,1], index=[1,2,3,4,5])
res = pd.DataFrame(index = s.index)
for l in range(3):
    res[l] = s.shift(l)
print res.ix[3:,:].as_matrix()

Он производит:

array([[ 3.,  4.,  5.],
       [ 2.,  3.,  4.],
       [ 1.,  2.,  3.]])

который, я надеюсь, очень близок к тому, что вы действительно хотите.

Ответ 4

Мне нравится помещать числа запаздывания в столбцы, создавая столбцы a MultiIndex. Таким образом, имена столбцов сохраняются.

Вот пример результата:

# Setup
indx = pd.Index([1, 2, 3, 4, 5], name='time')
s=pd.Series(
    [5, 4, 3, 2, 1],
    index=indx,
    name='population')

shift_timeseries_by_lags(pd.DataFrame(s), [0, 1, 2])

Результат: MultiIndex DataFrame с двумя ярлыками столбцов: оригинальная ( "совокупность" ) и новая ( "отставание" ):

Решение. Как и в принятом решении, мы используем DataFrame.shift, а затем pandas.concat.

def shift_timeseries_by_lags(df, lags, lag_label='lag'):
    return pd.concat([
        shift_timeseries_and_create_multiindex_column(df, lag,
                                                      lag_label=lag_label)
        for lag in lags], axis=1)

def shift_timeseries_and_create_multiindex_column(
        dataframe, lag, lag_label='lag'):
    return (dataframe.shift(lag)
                     .pipe(append_level_to_columns_of_dataframe,
                           lag, lag_label))

Я хочу, чтобы был простой способ добавить список меток к существующим столбцам. Здесь мое решение.

def append_level_to_columns_of_dataframe(
        dataframe, new_level, name_of_new_level, inplace=False):
    """Given a (possibly MultiIndex) DataFrame, append labels to the column
    labels and assign this new level a name.

    Parameters
    ----------
    dataframe : a pandas DataFrame with an Index or MultiIndex columns

    new_level : scalar, or arraylike of length equal to the number of columns
    in `dataframe`
        The labels to put on the columns. If scalar, it is broadcast into a
        list of length equal to the number of columns in `dataframe`.

    name_of_new_level : str
        The label to give the new level.

    inplace : bool, optional, default: False
        Whether to modify `dataframe` in place or to return a copy
        that is modified.

    Returns
    -------
    dataframe_with_new_columns : pandas DataFrame with MultiIndex columns
        The original `dataframe` with new columns that have the given `level`
        appended to each column label.
    """
    old_columns = dataframe.columns

    if not hasattr(new_level, '__len__') or isinstance(new_level, str):
        new_level = [new_level] * dataframe.shape[1]

    if isinstance(dataframe.columns, pd.MultiIndex):
        new_columns = pd.MultiIndex.from_arrays(
            old_columns.levels + [new_level],
            names=(old_columns.names + [name_of_new_level]))
    elif isinstance(dataframe.columns, pd.Index):
        new_columns = pd.MultiIndex.from_arrays(
            [old_columns] + [new_level],
            names=([old_columns.name] + [name_of_new_level]))

    if inplace:
        dataframe.columns = new_columns
        return dataframe
    else:
        copy_dataframe = dataframe.copy()
        copy_dataframe.columns = new_columns
        return copy_dataframe

Обновить: я узнал из это решение другим способом поместить новый уровень в столбец, что делает ненужным использование append_level_to_columns_of_dataframe:

def shift_timeseries_by_lags_v2(df, lags, lag_label='lag'):
    return pd.concat({
        '{lag_label}_{lag_number}'.format(lag_label=lag_label, lag_number=lag):
        df.shift(lag)
        for lag in lags},
        axis=1)

Здесь результат shift_timeseries_by_lags_v2(pd.DataFrame(s), [0, 1, 2]):

Ответ 5

Для фрейма данных df с задержкой, применяемой к 'col name', вы можете использовать функцию сдвига.

df['lag1']=df['col name'].shift(1)
df['lag2']=df['col name'].shift(2)

Ответ 6

Для нескольких (многие из них) задержек это может быть более компактным:

df=pd.DataFrame({'year': range(2000, 2010), 'gdp': [234, 253, 256, 267, 272, 273, 271, 275, 280, 282]})
df.join(pd.DataFrame({'gdp_' + str(lag): df['gdp'].shift(lag) for lag in range(1,4)}))