当列中的值发生变化时，将元素移动2，然后使用熊猫向前填充
我有一个带有日期索引和100列股票价格的熊猫数据表。
我想每只股票，当有价格变化时，有一个2的滞后，然后向前填充。
如2列数据（我的数据子集）：
Stock A Stock B
1/1/2000 100 50
1/2/2000 100 50
1/3/2000 100 50
1/4/2000 350 50
1/5/2000 350 50
1/6/2000 350 50
1/7/2000 350 25
1/8/2000 350 25
1/9/2000 500 25
1/10/2000 500 25
1/11/2000 500 25
1/12/2000 500 150
1/1/2001 250 150
1/2/2001 250 150
1/3/2001 250 150
1/4/2001 250 150
1/5/2001 250 150
1/6/2001 250 150
1/7/2001 250 150
1/8/2001 75 150
1/9/2001 75 150
1/10/2001 75 25
1/11/2001 75 25
1/12/2001 75 25
1/1/2002 75 25
Stock A Stock B
1/1/2000
1/2/2000
1/3/2000
1/4/2000
1/5/2000 100
1/6/2000 100
1/7/2000 100
1/8/2000 100 50
1/9/2000 100 50
1/10/2000 350 50
1/11/2000 350 50
1/12/2000 350 50
1/1/2001 350 25
1/2/2001 500 25
1/3/2001 500 25
1/4/2001 500 25
1/5/2001 500 25
1/6/2001 500 25
1/7/2001 500 25
1/8/2001 500 25
1/9/2001 250 25
1/10/2001 250 25
1/11/2001 250 150
1/12/2001 250 150
1/1/2002 250 150
如有任何帮助，不胜感激。
共有1个答案
df.where(df.diff(-1).fillna(0).ne(0)).shift(2).ffill()
A B
2000-01-01 NaN NaN
2000-02-01 NaN NaN
2000-03-01 NaN NaN
2000-04-01 NaN NaN
2000-05-01 100.0 NaN
2000-06-01 100.0 NaN
2000-07-01 100.0 NaN
2000-08-01 100.0 50.0
2000-09-01 100.0 50.0
2000-10-01 350.0 50.0
2000-11-01 350.0 50.0
2000-12-01 350.0 50.0
2001-01-01 350.0 25.0
2001-02-01 500.0 25.0
2001-03-01 500.0 25.0
2001-04-01 500.0 25.0
2001-05-01 500.0 25.0
2001-06-01 500.0 25.0
2001-07-01 500.0 25.0
2001-08-01 500.0 25.0
2001-09-01 250.0 25.0
2001-10-01 250.0 25.0
2001-11-01 250.0 150.0
2001-12-01 250.0 150.0
2002-01-01 250.0 150.0
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问题内容： 如果我有一个包含多列的数据框，如何只填充一列？还是一组列？ 我只知道如何按轴进行操作。 问题答案： tl; dr： 我还添加了一个自我包含的示例：
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问题内容： 我正在分析一个时间序列，并基于某些条件，我可以挑选出事件 开始 或 结束 的行。此时，我的系列看起来像这样（为简洁起见，我省略了一些重复的值）： 设置 这是我想要实现的（ 理想情况下没有循环） 这是我尝试过的 通过对数据质量的一些乐观假设，我可以获得如下 事件编号 ： 然后，我可以将其恢复到原始数据框，并使用 问题 如您所见，事件之间的时间（01:20到02:20）与事件＃1相关联。
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我有一个带有几列的。其中一列包含使用货币的符号，例如欧元或美元符号。另一列包含预算值。例如，在一行中，它可能意味着5000欧元的预算，而在下一行中，它可能意味着2000美元的预算。 在熊猫我想添加一个额外的列到我的DataFrame，正常化的欧元预算。所以基本上，对于每一行，如果货币列中的符号是欧元符号，新列中的值应该是预算列中的值*1，新列中的值应该是预算列的值*0.78125如果货币栏中的符号
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然后，我会添加初始值，然后查看这个数据，从前面的行计算新行，例如左右。 我目前使用的代码如下所示，但我觉得它有点难看，必须有一种方法直接使用DataFrame来实现这一点，或者只是一种更好的方法。注意：我使用的是Python2.7。
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我从熊猫数据帧文档开始：数据结构简介 我想在一个时间序列类型的计算中迭代地填充数据帧。所以基本上，我想用列A、B和时间戳行初始化数据帧，全0或全NaN。 然后，我会添加初始值并检查这些数据，根据之前的行计算新行，比如说< code > row[A][t]= row[A][t-1]1 左右。 我目前正在使用下面的代码，但我觉得它有点难看，必须有一种方法直接用数据帧来做这件事，或者一般来说是一种更好的
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问题内容： 我已经看到了将一个列/系列分解为Pandas数据框的多个列的主题的几种变体，但是我一直在尝试做点事情，而实际上并没有成功地使用现有方法。 给定这样的一个DataFrame： 我想将系列中的项目转换为以值作为值的列，如下所示： 我觉得这应该是相对简单的事情，但是由于卷积水平的提高，我已经为此花了几个小时不停地努力，但没有成功。 问题答案： 有几种方法： 使用： 使用： 使用后跟：