Création df2 à partir d'opération sur les lignes de df1

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.

Salut,

Citation:

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Envoyé par ludoviq2000

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

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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

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:

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1 2 3 4 5 6 7 8

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)

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Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

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

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Salut,

Citation:

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Envoyé par ludoviq2000

Est ce un pblm d'indexing?

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

- W

C'est ok merci.
L.

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Salut,



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

- W

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Salut,

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

Code:

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1 2 3 4 5 6 7

>>> (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 >>>

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- W