如何使用pandas将最后一行移至第一行？

Question

所以我有一个看起来像这样的数据框：

                         #1                     #2
1980-01-01               11.6985                126.0
1980-01-02               43.6431                134.0
1980-01-03               54.9089                130.0
1980-01-04               63.1225                126.0
1980-01-05               72.4399                120.0

我想要做的是将第一列的第一行（11.6985）向下移动1行，然后将第一列的最后一行（72.4399）移动到第一行第一列，如下所示：

                         #1                     #2
1980-01-01               72.4399                126.0
1980-01-02               11.6985                134.0
1980-01-03               43.6431                130.0
1980-01-04               54.9089                126.0
1980-01-05               63.1225                120.0

我的想法是使用这些数据框来查找每个转移的R^2值，因此我需要使用所有数据，否则可能无法正常工作。我已经尝试使用 pandas.Dataframe.shift()：

print(data)

#Output
1980-01-01               11.6985                126.0
1980-01-02               43.6431                134.0
1980-01-03               54.9089                130.0
1980-01-04               63.1225                126.0
1980-01-05               72.4399                120.0

print(data.shift(1,axis = 0))

1980-01-01                   NaN                  NaN
1980-01-02               11.6985                126.0
1980-01-03               43.6431                134.0
1980-01-04               54.9089                130.0
1980-01-05               63.1225                126.0

所以它只是将两列向下移动，并且去掉了最后一行数据，这不是我想要的结果。有什么建议吗？

- pythonweb

Answer 1

不确定性能如何，但你可以尝试使用numpy.roll：

import numpy as np
print(df.apply(np.roll, shift=1))

#                 #1     #2
#1980-01-01  72.4399  120.0
#1980-01-02  11.6985  126.0
#1980-01-03  43.6431  134.0
#1980-01-04  54.9089  130.0
#1980-01-05  63.1225  126.0

只需将第 #1 列移动：

---

df['#1'] = np.roll(df['#1'], shift=1)

print(df)
#                 #1     #2
#1980-01-01  72.4399  126.0
#1980-01-02  11.6985  134.0
#1980-01-03  43.6431  130.0
#1980-01-04  54.9089  126.0
#1980-01-05  63.1225  120.0

- Psidom

---

这个方法非常有效！它可以同时移动两列，但我想我会将这两列分别放入不同的数据框中，然后将其中一列移动1位以与另一列进行比较。谢谢！ - pythonweb

如果您只想滚动一列，例如 df['#1'] = np.roll(df['#1'], shift=1)。 - Psidom

Answer 2

我认为您无法使用shift完成此操作，但一种方法是使用iloc：

In [11]: res = df.iloc[np.arange(-1, len(df)-1)]

In [12]: res
Out[12]:
                 #1     #2
1980-01-05  72.4399  120.0
1980-01-01  11.6985  126.0
1980-01-02  43.6431  134.0
1980-01-03  54.9089  130.0
1980-01-04  63.1225  126.0

In [13]: res.index = df.index

In [14]: res
Out[14]:
                 #1     #2
1980-01-01  72.4399  120.0
1980-01-02  11.6985  126.0
1980-01-03  43.6431  134.0
1980-01-04  54.9089  130.0
1980-01-05  63.1225  126.0

如果你想要这个新的列（只针对#1）：

In [21]: df.iloc[np.arange(-1, len(df)-1), 0]
Out[21]:
1980-01-05    72.4399
1980-01-01    11.6985
1980-01-02    43.6431
1980-01-03    54.9089
1980-01-04    63.1225
Name: #1, dtype: float64

In [22]: df.iloc[np.arange(-1, len(df)-1), 0].values
Out[22]: array([ 72.4399,  11.6985,  43.6431,  54.9089,  63.1225])

In [23]: df["new#1"] = df.iloc[np.arange(-1, len(df)-1), 0].values

In [24]: df
Out[24]:
                 #1     #2    new#1
1980-01-01  11.6985  126.0  72.4399
1980-01-02  43.6431  134.0  11.6985
1980-01-03  54.9089  130.0  43.6431
1980-01-04  63.1225  126.0  54.9089
1980-01-05  72.4399  120.0  63.1225

- Andy Hayden

---

我怀疑只需要进行一点小调整，就可以用同样的思路将其变成一行代码。 - Andy Hayden

Answer 3

我知道这是一个很老的问题，但这是我的解决方案，我认为它更加简洁：

df = df.reindex(np.roll(df.index, shift=1))

- erncyp

Answer 4

创建一个带有所需排序的新列，然后只需对行进行排序即可。

df['new_col'] = range(1, len(df)+1)
df['new_col'].loc[len(df)-1] = 0
df['new_col'].loc[0] = len(df)
df = df.reset_index()

- Zoe