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python 实现rolling和apply函数的向下取值操作
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！

import pandas as pd

def get_under_rolling(df,window,user,name):
  df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]
  return df

if __name__ == '__main__':
  df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
          'b':[2,3,4,5,6]})
  # 把b列向下取值作为新的c列
  df = get_under_rolling(df, window=3, user='b',name='c')

原始df

python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

新的df

python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

补充知识：python：利用rolling和apply对DataFrame进行多列滚动，数据框滚动

看代码~

# 设置一个初始数据框
df1 = [1,2,3,4,5]
df2 = [2,3,4,5,6]
df = pd.DataFrame({'a':list(df1),'b':list(df2)})
print(df)
  a b
 0 1 2
 1 2 3
 2 3 4
 3 4 5
 4 5 6

下面是滚动函数

# 多列滚动函数
# handle对滚动的数据框进行处理
def handle(x,df,name,n):
  df = df[name].iloc[x:x+n,:]
  print(df)
  return 1
# group_rolling 进行滚动 
# n：滚动的行数
# df：目标数据框
# name：要滚动的列名
def group_rolling(n,df,name):
  df_roll = pd.DataFrame({'a':list(range(len(df)-n+1))})
  df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name,n),raw=True)

对初始数据框进行滚动

其中：

n=2，name=[‘a',‘b']
group_rolling(n=2,df=df,name=['a','b'])

每次滚动的结果如下：

  a b
0 1 2
1 2 3

  a b
1 2 3
2 3 4

  a b
2 3 4
3 4 5

  a b
3 4 5
4 5 6

以上这篇python 实现rolling和apply函数的向下取值操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,rolling,apply,向下取值
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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