在学习自动化办公的时候，我们可能会涉及到一些数据的操作，比如说将某个表格区域的数据进行上下左右的移动，但我们只是空有这样的想法却不知道怎么实现。实际上我们在学习自动化办公的时候会学习到一个python库叫做pandas，pandas可以进行数据的移动操作。那么pandas如何操作数据呢？且听小编娓娓道来。
操作
pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数
period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列.
eg: 有这样一个DataFrame数据:
import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame({
'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'b': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
})
print data1
a b
0 0 9
1 1 8
2 2 7
3 3 6
4 4 5
5 5 4
6 6 3
7 7 2
8 8 1
9 9 0
如果想让 a和b的数据都往下移动一位:
data2 = data1.shift(axis=0)
print data2
a b
0 NaN NaN
1 0.0 9.0
2 1.0 8.0
3 2.0 7.0
4 3.0 6.0
5 4.0 5.0
6 5.0 4.0
7 6.0 3.0
8 7.0 2.0
9 8.0 1.0如果是在行上往右移动一位:
data3 = data1.shift(axis=1)
print data3
a b
0 NaN 0.0
1 NaN 1.0
2 NaN 2.0
3 NaN 3.0
4 NaN 4.0
5 NaN 5.0
6 NaN 6.0
7 NaN 7.0
8 NaN 8.0
9 NaN 9.0如果想往上或者往左移动,可以指定(periods=-1):
data4 = data1.shift(periods=-1, axis=0)
print data4
a b
0 1.0 8.0
1 2.0 7.0
2 3.0 6.0
3 4.0 5.0
4 5.0 4.0
5 6.0 3.0
6 7.0 2.0
7 8.0 1.0
8 9.0 0.0
9 NaN NaN一个例子:
这里有一组某车站各个小时的总进站人数和总出站人数的数据:
entries_and_exits = pd.DataFrame({
'ENTRIESn': [3144312, 3144335, 3144353, 3144424, 3144594,
3144808, 3144895, 3144905, 3144941, 3145094],
'EXITSn': [1088151, 1088159, 1088177, 1088231, 1088275,
1088317, 1088328, 1088331, 1088420, 1088753]
})要求计算每个小时该车站进出站人数
思路: 把第n+1小时的总人数-第n小时的总人数,就是这个小时里的进出站人数
entries_and_exits_hourly = entries_and_exits - entries_and_exits.shift(axis=0)print(entries_and_exits_hourly.fillna(0)) #最后用0来填补NaN
ENTRIESn EXITSn
0 0.0 0.0
1 23.0 8.0
2 18.0 18.0
3 71.0 54.0
4 170.0 44.0
5 214.0 42.0
6 87.0 11.0
7 10.0 3.0
8 36.0 89.0
9 153.0 333.0小结
到此这篇关于pandas如何移动数据的文章就介绍到这了。更多相关pandas 的使用方法介绍请搜索W3Cschool以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持W3Cschool！
