pandas 移位的列名

Question

尝试使用column_names为 pandas 列创建滞后

示例 DF 代码：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(4,2)))
df.shift(1)

操作：

     0   1
0   NaN NaN
1   9.0 2.0
2   4.0 5.0
3   6.0 0.0

但是当我尝试用列名创建它时，我得到了nan

df1=pd.DataFrame(df.shift(1),columns=["lag"+str(each) for each in df.columns])
df1

操作：

    lag0  lag1
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2   NaN   NaN
3   NaN   NaN

有什么建议可以纠正这个问题吗？

Answer 1

这是另一种方法：

df = df.shift(1)

l = list(df.columns.astype('str'))
s = 'lag'
cols = [s + i for i in l]
df.columns = cols

---

df
    lag0    lag1
0   NaN     NaN
1   7.0     4.0
2   4.0     8.0
3   0.0     9.0

Answer 2

问题是有不同的列名，所以在创建新的 DataFrame 列名不匹配并且创建了错误值之后，它被称为索引对齐。

为防止可能将值转换为 numpy 数组：

df1=pd.DataFrame(df.shift(1).to_numpy(),columns=["lag"+str(each) for each in df.columns])
print (df1)
   lag0  lag1
0   NaN   NaN
1   2.0   2.0
2   8.0   3.0
3   6.0   8.0

但更简单的是使用DataFrame.add_prefix ：

df1 = df.shift().add_prefix('lag')
print (df1)
   lag0  lag1
0   NaN   NaN
1   1.0   1.0
2   8.0   3.0
3   0.0   4.0