Discussion :

[ludoviq2000]

Bonjour,
J'ai une dataframe composée de plusieurs colonnes de données (df1).
J'aimerais faire une 2ème dataframe (df2) à partir de df1 où chaque ligne de df2 serait égale à la 2ème ligne de df1 - la 1ere ligne de df1 et ainsi de suite pour toutes les lignes.
J'ai df1 :

 -   a  b
0  1    5
1  10  10
2  20  15
3  40  30
4  60  60

je voudrais df2 :

 -   a     b
0  9    5
1  10  5
2  20  15
3  20  30

J'ai essayé du slicing sur df1 dans une boucle mais la df2 que j’obtiens est rempli de NaN.
Merci par avance,
L.

[wiztricks]

Salut,

J'ai essayé du slicing sur df1 dans une boucle mais la df2 que j’obtiens est rempli de NaN.

Lancez l'interpréteur Python et jouez avec le "slicing":

• df[1:] devrait vous afficher les derniers items de df sauf le premier.
• df[:-1] devrait vous afficher les premiers items de df sauf le dernier.

df[1:] - df[:-1] (ou df[:-1] - df[1:]) devrait fabriquer le résultat souhaité.

- W

[ludoviq2000]

Merci de votre proposition, j'avais aussi essayé quelque chose comme ça.
Mon problème c'est que le résultat donne ce qui est ci dessous.
Est-ce un problème d'indexing?
Je bloque...
L.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import pandas
df = pandas.DataFrame({'a': [1, 10, 20,40,60], 'b': [5, 10, 15,30,60]}, columns = ['a', 'b'])
print (df)
df2=(df[1:] - df[:-1])
df3=(df[:-1] - df[1:])
 
print (df2)
print (df3)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    a   b
0   1   5
1  10  10
2  20  15
3  40  30
4  60  60
     a    b
0  NaN  NaN
1  0.0  0.0
2  0.0  0.0
3  0.0  0.0
4  NaN  NaN
     a    b
0  NaN  NaN
1  0.0  0.0
2  0.0  0.0
3  0.0  0.0
4  NaN  NaN

[wiztricks]

Salut,

Est ce un pblm d'indexing?

Oops, oui: il faut réaligner les index via .reset_index(), sinon l'opération globale va appliquer des lignes qui n'existent plus.

- W

[ludoviq2000]

C'est ok merci.
L.

Salut,



Oops, oui: il faut réaligner les index via .reset_index(), sinon l'opération globale va appliquer des lignes qui n'existent plus.

- W

[wiztricks]

Salut,

Il serait peut être plus simple de passer par .shift:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> (df - df.shift(1))[1:]
      a     b
1   9.0   5.0
2  10.0   5.0
3  20.0  15.0
4  20.0  30.0
>>>

- W