python - 在 pandas 数据框中循环包装值的快速方法

Question

用文字来说: 我有一个数据框，其中包含每个 Userid 多天的一天值。我想将某些人的所有数据移动 1 个周期，以便他们的第一列中的第一个值是 nan，然后所有内容都循环偏移，最后一个值被截断或丢失空间和时间，以更快者为准。

我目前正在做的事情很慢，因为我最终遍历了我感兴趣的人的所有行。我想知道是否没有我没有想到的更快的解决方案。

在代码中:

给定这个数据集:

df = pd.DataFrame([['person1','3/1/2014',1,2,3,4,5,6,7,8,9],
    ['person1','3/2/2014',4,1,4,1,4,1,4,1,4], 
    ['person2','3/1/2014',2,3,4,5,6,7,8,9,9], 
    ['person2','3/2/2014',6,5,4,3,2,1,0,-1,-15]],columns = 
    ['Userid','Date','T1','T2','T3','T4','T5','T6','T7','T8','T9'])

我目前使用以下代码来移动某些 id 的值:

def shift_by_1(df_):
    next_seed_value = [np.nan]
    L=[]
    for i,row in df.iterrows():
        newrow_plus = next_seed_value+row.values.tolist()
        next_seed_value = [newrow_plus[-1]]
        newrow = newrow_plus[:-1]
        L.append(newrow)
    return pd.DataFrame(L)

LL = []
for xx in ids_to_be_shifted:
    LL.append(shift_by_15(df[df['id']==xx]))
    
newdf = pd.concat(LL)

它实现了以下目标:

newdf == pd.DataFrame([['person1','3/1/2014',np.nan,1,2,3,4,5,6,7,8],
    ['person1','3/2/2014',9,4,1,4,1,4,1,4,1], 
    ['person2','3/1/2014',np.nan,2,3,4,5,6,7,8,9], 
    ['person2','3/2/2014',9,6,5,4,3,2,1,0,-1]],columns = 
    ['Userid','Date','T1','T2','T3','T4','T5','T6','T7','T8','T9'])

问题是 shift_by_1 速度很慢。我觉得必须有一种更快的方法，也许通过 group-by + 巧妙地使用 lambda 和类似 np.ravel() 及其相反的东西？

非常感谢任何和所有帮助，提前致谢。

Answer 1

IIUC:

newdf = (df.set_index(['Userid','Date'])
           .stack()
           .groupby(level=[0])
           .shift()
           .unstack(level=-1)
           .reset_index()
        )

输出:

    Userid      Date   T1   T2   T3   T4   T5   T6   T7   T8   T9
0  person1  3/1/2014  NaN  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0
1  person1  3/2/2014  9.0  4.0  1.0  4.0  1.0  4.0  1.0  4.0  1.0
2  person2  3/1/2014  NaN  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0  8.0  9.0
3  person2  3/2/2014  9.0  6.0  5.0  4.0  3.0  2.0  1.0  0.0 -1.0