使用 Pandas shift 方法进行特征差分

最新推荐文章于 2024-02-03 09:13:54 发布

CodeWG

最新推荐文章于 2024-02-03 09:13:54 发布

阅读量201

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： pandas python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130874404

Python学习专栏收录该内容

575 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了在数据分析和机器学习中如何利用Pandas的shift方法进行特征差分，通过创建新特征列来反映数据动态变化。示例展示了如何计算相邻时间点和时间窗口内的数据差异，并用Matplotlib进行可视化，强调了shift方法在特征工程中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用 Pandas shift 方法进行特征差分

在数据分析和机器学习中，特征差分是一种常用的数据预处理方法。它可以通过计算两个相邻时间点（或其他条件）之间的差异来创建新的特征列，从而帮助模型更好地理解数据的动态变化。在 Pandas 中，shift 方法是实现特征差分的常用函数之一。

首先，我们需要导入 Pandas 并生成一份示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成示例数据
date_rng = pd.date_range(start='2020-01-01', end

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CodeWG

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Pandas的数据位移操作——shift

loop_syntax648的博客

09-12

475

在实际应用中，我们可以根据需求灵活运用shift函数，实现更加细致和准确的数据操作。在实际应用中，我们可以根据需求灵活运用shift函数，实现更加细致和准确的数据操作。当然，Pandas库还提供了许多其他强大的函数和方法，可以用于数据分析、处理、清洗等任务，为我们的工作带来便利。可以看到，在新的DataFrame中，原始数据向后位移了2步，前两行由于没有对应的数据而呈现NaN（Not a Number）值。可以观察到，原始数据向前位移了1步，最后一行的数据由于没有对应的数据而呈现NaN值。

使用Pandas的shift方法进行特征差分

DevAstro的博客

09-06

242

在数据分析和机器学习中，特征差分是一种常见的操作，用于计算连续特征的变化量。本文将介绍如何使用Pandas的shift方法进行特征差分，并提供相应的源代码示例。在上述代码中，shift(1)表示将"feature"列的值向上移动一个位置，然后通过减法操作计算差分，并将结果保存在新的"diff"列中。如上所示，我们成功地使用shift方法计算了"feature"列的差分，并将结果保存在了"diff"列中。在上述代码中，我们使用了shift方法三次，分别获取前一个值、当前值和后一个值，然后进行相应的计算。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python Pandas 中的 shift() 函数，实现数据平移的完美利器

Rocky006的博客

01-12

8859

shift()是 Pandas 中一个常用的数据处理函数，它用于对数据进行移动或偏移操作，常用于时间序列数据或需要计算前后差值的情况。本文将详细介绍shift()函数的用法，包括语法、参数、示例以及常见应用场景。

pandas常用函数之shift

weixin_30760895的博客

01-13

4072

转自：https://sanwen8.cn/p/2241oUa.html shift函数是对数据进行移动的操作，假如现在有一个DataFrame数据df，如下所示： indexvalue1 A 0 B 1 C 2 D 3 那么如果执行以下代码： df.shift() 就会变成如下： indexvalue1 ...

Python Pandas 中的 shift() 函数，实现数据平移的完美利器！

涛哥聊Python

01-11

3241

shift()shift()函数是 Pandas 中用于移动或偏移数据的重要工具。它可以处理时间序列数据、计算数据差值以及进行数据预处理。通过本文的介绍和示例，应该已经掌握了shift()函数的基本用法和常见应用场景。在实际数据分析和处理中，熟练使用这个函数将有助于提高工作效率和数据处理的精度。更多Python学习内容：ipengtao.com干货笔记整理100个爬虫常见问题.pdf ，太全了！Python 自动化运维 100个常见问题.pdfPython Web 开发常见的100个问题.pdf。

Pandas的shift函数

gqyann的博客

03-09

2484

Pandas的shift函数可以将DataFrame移动指定的位数。比如， period参数指定移动的位数，axis参数指定轴向 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[4,5,6], 'c':[7,8,9]}) df.shift(period=1) # 将df整体移动一位 ...

pandas使用shift方法进行特征差分

data+scenario+science+insight

09-17

386

pandas使用shift方法进行特征差分目录 pandas使用shift方法进行特征差分 #向后偏移一步差分 #向前偏移一步差分 #向后偏移一步差分 import pandas as pd # dataframe of stock values df = pd.DataFrame({ 'Open': [551.27, 543.22, 529.2, 519.85, 523], 'Close': [546.13, 537.41, 516.71, 5...

浅谈pandas中shift和diff函数关系

09-20

总结一下，`shift`函数主要用于移动数据，可以配合时间频率`freq`调整时间序列数据的索引，而`diff`函数则关注数据的变化，计算相邻元素的差分。在处理时间序列数据时，这两个函数经常结合使用，以便分析数据的趋势...

Pandas 2 使用指南：时间差 Timedelta

最新发布

数智笔记

02-03

3257

对于除了支持的“s”、“ms”、“us”、“ns”之外的 timedelta64 分辨率，可以通过除以另一个 timedelta 对象来实现。可以通过将其转换为特定的 timedelta dtype 来将 Timedelta Series、TimedeltaIndex 和 Timedelta 转换为其他频率。时间差是指时间之间的差异，以不同的单位表示，例如天、小时、分钟、秒。它们可以是正数也可以是负数。如果传递的是没有单位的字符串，则默认单位为纳秒。上的频率转换类似，您可以将这些索引转换为另一个索引。

pandas的shift函数

u011919863的博客

08-15

425

shift函数是对数据进行移动的操作。 DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0) periods：类型为int，表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1,1就表示移动一次，注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后没有对应值的，就赋值为NaN。 freq： DateOffset, timedelta, or time rule string，可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间

差分特征：提取 3D 图像上的差分特征。-matlab开发

05-30

该脚本从给定的 3D 图像中提取二元差分特征。邻域可以定义为差分向量。使用正态分布邻居可以获得良好的结果。该功能在 MR 和 CT 图像上表现合理。

Pandas Shift函数的基础入门学习笔记

09-19

shift函数是对数据进行移动的操作，下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas Shift函数的基础入门学习笔记，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧

Pandas DataFrame.shift()

liyuanjunfrank的博客

06-09

902

Pandas DataFrame.shift() pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数 period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列。 axis默认为0，period默认为1。煮个栗子： import pandas as pd data1 = pd.DataFrame({ 'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'b': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0

pandas中的shift()方法对数据进行移动的操作

qq_57099024的博客

01-14

1633

部分参数含义如下： periods：表示shift移动的幅度，正数表示下移，负数表示上移，默认值是1，移动后没有值得索引后面显示缺失 freq：按照freq参数值作为间隔移动时间索引，数据值不发生变化，关于freq可以取得值可以参考date_range创建日期范围freq参数取值表及创建示例_我就是一个小怪兽的博客-优快云博客 >>> import pandas as pd >>> date_index=pd.date_range('2022-01-01',p..

pandas shift方法

JingYi的专栏

01-18

639

1. 接口介绍 2. 使用示例 3. 小结

pandas移动操作shift函数

路在脚下

04-17

2858

shift函数是在不改变索引情况下对数据进行移动的操作，pandas 中上下两行相减(隔行相减) -- shift函数的使用

差分特征、差分作差、过程积分特征对于过程控制机器学习模型的价值

data+scenario+science+insight

10-24

363

差分特征、差分作差、过程积分特征对于过程控制机器学习模型的价值参考背景：当前过程控制问题分为步骤：A、B、C、D、E几个过程，我们需要预测D过程中化合物合成的可靠性（0为可靠、1为不可靠、合成的过程中如果系统参数出现波动，可能造成合成失败）；过程间具有依赖关系；过程内部的数据既有时序特征也有固定特征； #差分特征 Shift是在特征较少的情况下构建更多特征的通用手段且根据业务经验。而且有的业务系统就是依赖于上一个或者前几个相关的状态；例如：过去3天内的温度变化是缓慢稳定.

pandas中的shift()函数用法