大熊貓長窗寬

Question

我試圖通過將行數據的'窗口'轉換爲列數據來重塑數據框。例如，爲2的窗口大小，給出的數據幀：

A B 
0 a1 b1 
1 a2 b2 
2 a3 b3 
3 a4 b4 

我想以產生數據幀：

A1 A2 B1 B2 
0 a1 a2 b1 b2 
1 a2 a3 b2 b3 
2 a3 a4 b3 b4 

這是棘手的，因爲在舊數據幀的小區在生成的數據框中可能沒有唯一索引。

我當然可以做一些複雜的事情，比如迭代舊數據框中的行，計算新單元格的位置，並簡單地複製數據。但我想要一個更簡單的解決方案...

Answer 1

您可以查看窗口大小爲2的操作，將DataFrame向上移動一行，將其與原始DataFrame水平連接，最後重新排序。因此，如果不遍歷行是可以做到這樣的：

res = df.merge(df.shift(-1), left_index=True, right_index=True).iloc[:-1] 
res.columns = ['A1', 'B1', 'A2', 'B2'] 
res = res[['A1', 'A2', 'B1', 'B2']] 
print res 

輸出：

A1 A2 B1 B2 
0 a1 a2 b1 b2 
1 a2 a3 b2 b3 
2 a3 a4 b3 b4 

這可以推廣到任意數據幀和窗口大小：

def rolling(df, window_size=2): 
    dfs = [df] 
    for i in range(1, window_size): 
     dfs.append(df.shift(-i)) 
    res = pd.concat(dfs, axis=1).iloc[:-(window_size-1)] 
    colnames = [c + str(i) for i in range(1, window_size+1) for c in df.columns] 
    reorder = [c + str(i) for c in df.columns for i in range(1, window_size+1)] 
    res.columns = colnames 
    return res[reorder] 

print rolling(df, 3) 

輸出：

A1 A2 A3 B1 B2 B3 
0 a1 a2 a3 b1 b2 b3 
1 a2 a3 a4 b2 b3 b4