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创建滞后变量b
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<p>我想创建一个滞后变量<code>Total_Damages</code>。你知道吗</p> <pre><code> `Company_name` Year Total_Damages ROA `ABC` 1996 1111 `2` `ABC` 1998 2422 `2` `ABC` 1999 3232 `9` `ASD` 1996 2132 `1` `ASD 1997 3444 `12` `ASD` 1998 200 `1` `ASD` 1999 1987 `12` </code></pre> <p>所有的变量都需要转移到一年后。理想结果如下:</p> <pre><code>Year `Total_Damages` ROA 1996 `Nan` `2` 1997 `1111` `Nan` 1998 `Nan` `2` 1999 `2422` `Nan` 1999 `Nan` `9` 2000 `3232` `Nan` 1996 `Nan` `1` 1997 `2132` `Nan` 1997 `Nan` `12` 1998 `3444` `Nan` 1998 `Nan` `1` 1999 `200` `Nan` 1999 `Nan` `12` 2000 `1987` `Nan` </code></pre> <p>我使用了此代码,但它没有提供所需的结果:</p> <pre><code>df.loc[:,'Total_Damages_lag'] = df.groupby('Year')['Total_damages'].shift(1) </code></pre> <p>另外,我使用了下面的代码,这确实有效。然而,我的数据帧变成了一个列表。如果我把它转换回来,大多数行都会被删除。你知道吗</p> <pre><code>grouped_df = df.groupby(df['company_name']) def lag_by_group(key, value_df): df = value_df.assign(company_name = key) return (df.sort_values(by=["Year"], ascending=True).set_index(["Year"]).shift(1)) df = [lag_by_group(g, grouped_df.get_group(g)) for g in grouped_df.groups.keys()] pd.concat(df, axis=0) </code></pre> <p>如何以不同的方式延迟变量或修复列表问题?你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用以下代码:</p> <pre><code>df.year=df.year+1 </code></pre>
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