熊猫 - 时间序列按组移位答案

【问题标题】：Panda - time series shift by group熊猫 - 时间序列按组移位
【发布时间】：2019-01-02 10:00:57
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

pd.DataFrame({'group': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 2, 5: 2, 6: 2}, 'year': {0: 2007, 1: 2008, 2: 2009, 3: 2010, 4: 2006, 5: 2007, 6: 2008}, 'amount': {0: 2.0, 1: 4.0, 2: np.nan, 3: 7.0, 4: 8.0, 5: 10.0, 6: 12.0}}])

   group    year    amount
0   1       2007    2
1   1       2008    4
2   1       2009    NaN
3   1       2010    7
4   2       2006    8
5   2       2007    10
6   2       2008    12

我想为每个组添加 min（删除 NA）、max（删除 NA）、lag 1 和 lag 2。我理想的数据框是这样的

   group    year    amount    min    max   lag1    lag2
0   1       2007    2          2      7     NaN     NaN
1   1       2008    4          2      7     2       NaN
2   1       2009    NaN        2      7     4       2
3   1       2010    7          2      7     NaN     4
4   2       2006    8          8      12    NaN     NaN
5   2       2007    10         8      12    8       NaN
6   2       2008    12         8      12    10      8

我知道在 panda 中使用 agg 做最小值和最大值，但我不知道如何按组处理滞后

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe time-series

【解决方案1】：

IIUC

g = df.groupby('group').amount
df['max'] = g.transform('max')
df['min'] = g.transform('min')
df['lag1'] = g.shift()
df['lag2'] = g.shift(2)

group   year    amount  max     min lag1    lag2
0   1   2007    2.0     7.0     2.0 NaN     NaN
1   1   2008    4.0     7.0     2.0 2.0     NaN
2   1   2009    NaN     7.0     2.0 4.0     2.0
3   1   2010    7.0     7.0     2.0 NaN     4.0
4   2   2006    8.0     12.0    8.0 NaN     NaN
5   2   2007    10.0    12.0    8.0 8.0     NaN
6   2   2008    12.0    12.0    8.0 10.0    8.0

【讨论】：