【时序数据处理】pandas某些列由于n个数据导致的，通过Series生成Dataframe

￡神魔★判官ぃ 2022-04-03 04:09 138阅读 0赞

## 简述 ##

经常会遇到这样的情况，比如说，我们认为当天的温度，是由于前面几段时间的影响导致的。但是我们手头上只有温度的列表，为了捕捉到这样的特征，我们往往需要把这样的一维的数据，转成二维的数据。

## 实例 ##

*  **初始数据：左边是index，右边是真实数据**

0    1
    1    2
    2    3
    3    4
    4    5
    dtype: int64

*  **如果我们认为当前的数据是由于前面两天的数据导致的，就会需要下面的矩阵**

dtype: int64
       c0  c1  y
    0   1   2  3
    1   2   3  4
    2   3   4  5

这个方法应该是比较常用的，但是却没有写出具体的内容。所以，我想需要添加这个函数。

## 函数 ##

*  **函数名：**`generate_df_affect_by_n_days`
 *  `series` 要求为一个series，`n`要求为一个整数
 *  返回的是一个`dataframe`

def generate_df_affect_by_n_days(series, n):
        if len(series) <= n:
            raise Exception("The Length of series is %d, while affect by (n=%d)." % (len(series), n))
        df = pd.DataFrame()
        for i in range(n):
            df['c%d' % i] = series.tolist()[i:-(n - i)]
        df['y'] = series.tolist()[n:]
        return df

*  **完整的测试函数：**

import pandas as pd
    
    def generate_df_affect_by_n_days(series, n):
        if len(series) <= n:
            raise Exception("The Length of series is %d, while affect by (n=%d)." % (len(series), n))
        df = pd.DataFrame()
        for i in range(n):
            df['c%d' % i] = series.tolist()[i:-(n - i)]
        df['y'] = series.tolist()[n:]
        return df
    
    s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
    print(s)
    df = generate_df_affect_by_n_days(s, 2)
    print(df)