Как сдвинуть все строки в python

Циклический сдвиг

Выполнить циклический сдвиг в списке целых чисел на указанное число шагов. Сдвиг также должен быть кольцевым, то есть элемент, вышедший за пределы списка, должен появляться с другого его конца.

Решение задачи на языке программирования Python

Для решения этой задачи можно воспользоваться следующими методами списка:

• append — добавляет элемент в конец списка,
• insert — вставляет элемент по указанному индексу,
• pop — извлекает элемент с конца списка или, если был передан индекс, по индексу.

Пусть наша функция shift в качестве аргументов принимает список и количество шагов сдвига. Если шаги представлены положительным числом, то сдвиг выполняется вправо, то есть надо извлечь последний элемент и добавить его в начало.

Если шаги — отрицательное число, то будем выполнять сдвиг справа налево, то есть надо извлечь первый элемент и добавить его в конец.

def shift(lst, steps): if steps  0: steps = abs(steps) for i in range(steps): lst.append(lst.pop(0)) else: for i in range(steps): lst.insert(0, lst.pop()) nums = [4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] print(nums) shift(nums, -2) print(nums) shift(nums, 3) print(nums)

[4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] [6, 7, 8, 9, 0, 4, 5] [0, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Всё о методе shift() в pandas

Предположим, вы столкнулись с ситуацией, когда вам нужно сдвинуть все строки в датафрейме или вы хотите вычислить разницу в последовательных рядах. Метод Pandas shift() вам в помощь.

Затронем пару теоретических и пару практических моментов:

Сдвиг значений с помощью periods

Метод shift() сдвигает индексы в датафрейме на нужное количество значений. Простейший вызов этой функции должен содержать аргумент periods (по умолчанию periods=1 ), который представляет собой количество шагов сдвига для нужной оси. По умолчанию сдвигаются значения по вертикали вдоль оси 0 . Отсутствующие значения, появившихся в результате сдвига, будут автоматически заполнены NaN .

Давайте посмотрим, как это работает, на примере. Создадим датафрейм:

df = pd.DataFrame(< "A": [1, 2, 3, 4, 5], "B": [10, 20, 30, 40, 50] >)

Сдвинем индекс на 1 строку по вертикали:

df.shift(periods=1) # Так тоже можно: df.shift(1)

Для замены NaN можно использовать аргумент fill_value и проставить вместо пропусков 0 :

df.shift(periods=1, fill_value=0)

Кроме того, в periods можно передавать отрицательные числа, чтобы сдвигать значения в противоположном направлении.

Чтобы сдвинуть значения по горизонтали, можно задать axis=1 :

df.shift(periods=1, axis=1)

Сдвиг данных временного ряда с помощью freq

У метода shift() также есть аргумент freq . он позволяет выполнять сдвиг на основе некоей заданной частоты, что полезно при работе с данными временных рядов.

Чтобы использовать аргумент freq , необходимо убедиться, что индексами в вашем датафрейме являются типы date или datetime , иначе возникнет ошибка NotImplementedError .

Давайте посмотрим, как это работает, на примере:

df = pd.DataFrame(< "A": [1, 2, 3, 4, 5], "B": [10, 20, 30, 40, 50] >, index=pd.date_range("2020-01-01", freq="D", periods=5) )

Сдвинем индекс на 10 дней.

df.shift(freq='10D') # эквивиалент: df.shift(periods=10, freq="D")

При выполнении той же операции с помощью только одного аргумента periods вы получите следующий результат. Конечно, это не то, чего мы хотим.

Вычисление разницы в последовательных рядах

Предположим, вам нужно использовать значение предыдущего ряда для расчёта чего-либо. Тут тоже пригодится метод shift() :

df = pd.DataFrame(< "date": pd.date_range("2020-01-01", freq="D", periods=5), "sales": [22, 30, 32, 25, 42] >)

Рассчитаем изменение продаж в последовательных рядах.

df["diff"] = df["sales"] - df.shift(1)["sales"]

Короче, эта функция крайне полезна при работе с временными рядами. Давайте рассмотрим еще один практический пример.

Вычисление разницы для временного ряда

Теперь предположим, что вас попросили рассчитать изменение продаж за 7 дней следующим образом:

value_1 = Day_8 - Day_1 value_2 = Day_9 - Day_2 value_3 = Day_10 - Day_3 . value_n = Day_N - Day_N-7

Использование метода shift() с аргументом freq — идеальный способ решения этой задачи. Давайте воспользуемся методом read_csv() (пример данных здесь ) с аргументами parse_dates и index_col для формирования датафрейма.

df = pd.read_csv( "https://raw.githubusercontent.com/obulygin/content/main/pandas_shift/time_series.csv", parse_dates=["date"], index_col=["date"], )

Обратите внимание, что запись для «2020-01-08» отсутствует. Выполнив df.shift(freq=’7D’) , вы должны получить результат с записью для «2020-01-08» .

Затем мы можем рассчитать изменение продаж за 7 дней:

the_7_days_diff = df["sales"] - df.shift(freq="7D")["sales"]

• в результате есть запись для «2020-01-08»;
• значение «2020-01-08» — NaN , потому что изначально в данных не было такого значения;
• значения для даты с «2020-01-01» по «2020-01-07» — NaN , потому что их нет и в df.shift(freq=’7D’) ;
• последние 6 записей — NaN , потому что в датафрейме не было этих значений.

Заключение

Метод shift() может быть очень полезен, когда нужно сдвинуть все строки в датафрейме или требуется использовать предыдущую строку для вычислений. А ещё он применяется при работе с данными временных рядов.

Рекомендуем также ознакомиться с документацией метода.

Работа со строками в Python: литералы

Строки в Python — упорядоченные последовательности символов, используемые для хранения и представления текстовой информации, поэтому с помощью строк можно работать со всем, что может быть представлено в текстовой форме.

Это первая часть о работе со строками, а именно о литералах строк.

Литералы строк

Работа со строками в Python очень удобна. Существует несколько литералов строк, которые мы сейчас и рассмотрим.

Строки в апострофах и в кавычках

Строки в апострофах и в кавычках - одно и то же. Причина наличия двух вариантов в том, чтобы позволить вставлять в литералы строк символы кавычек или апострофов, не используя экранирование.

Экранированные последовательности — служебные символы

Экранированные последовательности позволяют вставить символы, которые сложно ввести с клавиатуры.

«Сырые» строки — подавляют экранирование

Если перед открывающей кавычкой стоит символ ‘r’ (в любом регистре), то механизм экранирования отключается.

Но, несмотря на назначение, "сырая" строка не может заканчиваться символом обратного слэша. Пути решения:

Главное достоинство строк в тройных кавычках в том, что их можно использовать для записи многострочных блоков текста. Внутри такой строки возможно присутствие кавычек и апострофов, главное, чтобы не было трех кавычек подряд.

Это все о литералах строк и работе с ними. О функциях и методах строк я расскажу в следующей статье.

Для вставки кода на Python в комментарий заключайте его в теги