在 pandas 数据框中获取 t-1 值（来自前一个单元格）

Question

我正在尝试创建新列，其中每一行都具有前一行（前一天）的值。

我的数据格式是这样的（在原始文件中有 12 列加上时间戳和数千行）：

import numpy as np
    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({"Timestamp" : ['1993-11-01' ,'1993-11-02', '1993-11-03', '1993-11-04','1993-11-15'], "Austria" : [6.11 ,6.18, 6.17, 6.17, 6.40],"Belgium" : [7.01, 7.05, 7.2, 7.5, 7.6],"France" : [7.69, 7.61, 7.67, 7.91, 8.61]},index = [1, 2, 3,4,5])

我有：

Timestamp       Austria Belgium France
1   1993-11-01  6.11    7.01    7.69
2   1993-11-02  6.18    7.05    7.61
3   1993-11-03  6.17    7.20    7.67
4   1993-11-04  6.17    7.50    7.91
5   1993-11-15  6.40    7.60    8.61

我想要的：

Timestamp       Austria t-1 Belgium t-1 France t-1
1   1993-11-01  NaN         NaN         NaN
2   1993-11-02  6.11        7.01        7.69
3   1993-11-03  6.18        7.05        7.61
4   1993-11-04  6.17        7.20        7.67
5   1993-11-15  6.17        7.50        7.91

在 Excel 中很容易，但我在 Python 中找不到这样做的方法。但肯定有办法。有人知道怎么做吗？

Answer 1

在列上使用 shift 来计算：

cols = ["Austria", "Belgium", "France"]
df[cols] = df[cols].shift()
print(df)

输出

    Timestamp  Austria  Belgium  France
1  1993-11-01      NaN      NaN     NaN
2  1993-11-02     6.11     7.01    7.69
3  1993-11-03     6.18     7.05    7.61
4  1993-11-04     6.17     7.20    7.67
5  1993-11-15     6.17     7.50    7.91

替代方案：

df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].shift()
print(df)

Answer 2

第一个df.set_index on Timestamp column, then use df.shift:

In [4400]: d = df.set_index('Timestamp').shift()
In [4403]: d.columns = [i + ' t-1' for i in d.columns]

In [4406]: d.reset_index(inplace=True)

In [4407]: d
Out[4407]: 
    Timestamp  Austria t-1  Belgium t-1  France t-1
0  1993-11-01          NaN          NaN         NaN
1  1993-11-02         6.11         7.01        7.69
2  1993-11-03         6.18         7.05        7.61
3  1993-11-04         6.17         7.20        7.67
4  1993-11-15         6.17         7.50        7.91

在 pandas 数据框中获取 t-1 值（来自前一个单元格）

Get t-1 value (from previous cell) in a pandas dataframe

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