相当于Oracle Lead / Lag函数的Pandas
首先，我是熊猫的新手，但我已经爱上了它。我正在尝试实现与Oracle的滞后功能等效的功能。
假设您有以下DataFrame：
Date Group Data
2014-05-14 09:10:00 A 1
2014-05-14 09:20:00 A 2
2014-05-14 09:30:00 A 3
2014-05-14 09:40:00 A 4
2014-05-14 09:50:00 A 5
2014-05-14 10:00:00 B 1
2014-05-14 10:10:00 B 2
2014-05-14 10:20:00 B 3
2014-05-14 10:30:00 B 4
如果这是一个oracle数据库，而我想创建一个按“ Group”列分组并按Date排序的滞后函数，则可以轻松使用此函数：
LAG(Data,1,NULL) OVER (PARTITION BY Group ORDER BY Date ASC) AS Data_lagged
这将产生下表：
Date Group Data Data lagged
2014-05-14 09:10:00 A 1 Null
2014-05-14 09:20:00 A 2 1
2014-05-14 09:30:00 A 3 2
2014-05-14 09:40:00 A 4 3
2014-05-14 09:50:00 A 5 4
2014-05-14 10:00:00 B 1 Null
2014-05-14 10:10:00 B 2 1
2014-05-14 10:20:00 B 3 2
2014-05-14 10:30:00 B 4 3
在大熊猫中，我可以将日期设置为索引并使用shift方法：
db["Data_lagged"] = db.Data.shift(1)
唯一的问题是，这不会按列分组。即使将日期和组这两列设置为索引，我仍然会在滞后列中获得“ 5”。
有没有办法在熊猫中实现等效的超前和滞后功能？
问题答案：
您可以执行groupby / apply（shift）操作：
In [15]: df['Data_lagged'] = df.groupby(['Group'])['Data'].shift(1)
In [16]: df
Out[16]:
Date Group Data Data_lagged
2014-05-14 09:10:00 A 1 NaN
2014-05-14 09:20:00 A 2 1
2014-05-14 09:30:00 A 3 2
2014-05-14 09:40:00 A 4 3
2014-05-14 09:50:00 A 5 4
2014-05-14 10:00:00 B 1 NaN
2014-05-14 10:10:00 B 2 1
2014-05-14 10:20:00 B 3 2
2014-05-14 10:30:00 B 4 3
[9 rows x 4 columns]
为了获得ORDER BY Date ASC效果，您必须首先对DataFrame进行排序：
df['Data_lagged'] = (df.sort_values(by=['Date'], ascending=True)
.groupby(['Group'])['Data'].shift(1))
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