Pandas 解决dataframe的一列进行向下顺移问题
最近做比赛，有时候需要造出新的特征，而这次遇到的问题是将一列数据往下顺移一位。同时将开头缺失的那一个数据用其他方式填充。
df['feature'].shift(1)向下顺移一位，这时第一位会置为nan，需要填充。
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错误方案：
当时首先想到的是用loc来直接进行替换，也就是
i=len(dt) dt_new=pd.DataFrame() dt_new.loc[0,'test']=0 dt_new.loc[1:i-1,'test']=dt.loc[0:i-2，'data']#这里会报错
愿望很美好，现实很残酷，这种方法会报错。
不太好的方案：
于是打算用循环的办法一个一个替换
dt_new=pd.DataFrame() dt_new.loc[0,'test']=0 foriinrange(len(dt)-1): dt_new.loc[i+1,'test']=dt.loc[i,'data']
然而这个仅仅O(n)算法复杂度的东西，实际检验当用在几万行数据真的可以给你算好久好久，所以这个办法也弃用了。
正确方案：
pandas的dataframe，每一行是有序号的，直接进行替换的话，有时它会将相同序号的进行替换，这个是dataFrame的特性，有时会忽略从你选择的那一行开始替换，而直接从0开始。所以如果想用pandas来进行顺位移动的话，目前没有在API中找到便捷的方法。
最后终于想到了另外一个办法，就是转化为Numpy数组进行移动后，再转回dataFrame。
dt_v=dt['data'].values dt_v=dt_v.flatten() i=len(dt) dt_new_v=np.zeros(i) dt_new_v[0]=0 dt_new_v[1:i]=dt_v[0:i-1]#这里要注意Numpy数组截取[1,i]实际截取的是[1,i-1]行！ dt_new=pd.DataFrame() dt_new['test']=dt_new_v
要注意Numpy数组截取[1,i]实际截取的是第[1,i-1]行！
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