python dataframe groupby之后shift函数

在 Pandas 中，`groupby` 函数可以把数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行相应的操作。如果我们需要对每个分组中的某一列进行位移操作，可以使用 `shift` 函数。

例如，假设我们有一个 DataFrame，其中包含了每个城市每天的温度数据，我们想要计算每个城市两天之间的温度变化，可以按照城市进行分组，然后对温度列进行 `shift` 操作，如下所示：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Shanghai'],
    'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'],
    'temperature': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

# 按照城市分组，并对温度列进行 shift 操作
df['temperature_change'] = df.groupby('city')['temperature'].shift(-1) - df['temperature']

print(df)

输出结果如下：

       city        date  temperature  temperature_change
0   Beijing  2020-01-01            1                 1.0
1   Beijing  2020-01-02            2                 1.0
2   Beijing  2020-01-03            3                 NaN
3  Shanghai  2020-01-01            4                 1.0
4  Shanghai  2020-01-02            5                 1.0
5  Shanghai  2020-01-03            6                 NaN

可以看到，我们成功地计算出了每个城市两天之间的温度变化。在这个例子中，我们使用了 `shift(-1)` 对温度列进行位移操作，表示往后移动一行。如果我们想要往前移动一行，可以使用 `shift(1)`。同时，我们还需要对计算出的结果进行命名，这里我们把它命名为 `temperature_change`。