我想在没有循环的情况下（滞后或偏移）时间序列（日、周、月或年）

Question

我基本上是在尝试为我的时间序列创建新的专栏，并且我希望根据需要延迟几天、几周、几个月或几年。我做了一个解决这个问题的函数，但是效率很低。

def lag_N_period ( df, y , days_ago=0 , weeks_ago=0 , months_ago=0 , years_ago=0 ):
   


    skip = days_ago + weeks_ago*7 + months_ago*31 + years_ago*366 


    
    ## FEATURE NAME ## 
    feature_name = '' 
    
    if days_ago > 0  :
        feature_name = feature_name + str(days_ago) + 'days_' 
    if weeks_ago > 0  :
        feature_name = feature_name + str(weeks_ago) + 'weeks_'
    if months_ago > 0  :
        feature_name = feature_name + str(months_ago) + 'months_'        
    if years_ago > 0  :
        feature_name = feature_name + str(years_ago) + 'years_'        
        
    feature_name = feature_name + 'ago'



    
    df[feature_name] = [np.nan for i in range(len(df[objetivo])) ] #Creates NaN column named 'feature_name'

    
    for i in df.index[skip:]:

        j = i - dateutil.relativedelta.relativedelta(days=days_ago , weeks=weeks_ago , months=months_ago , years=years_ago) 
        df[feature_name][i] = df[y][j]

    return df

skip 只是一个 int，因为如果在循环中你在数据帧中调用一个索引但它不存在，你会得到一个错误，但是其他任何东西。

df 是我的数据框，日期作为索引，'y'，objective 变量

            objective
date    
2018-01-01  3420
2018-01-02  100580
2018-01-03  78500
2018-01-04  72640
2018-01-05  64980
... ...
2021-01-27  76820
2021-01-28  90520
2021-01-29  81920
2021-01-30  20080
2021-01-31  0

我已经尝试将 .shift() 函数用作 .shift(1, period='M') 但这不是您想要的输出。唯一有效的情况是当我只想要 5 天或几天前的滞后时，.shift(5)

Answer 1

我们可以使用relativedelta, pandas.to_datetime and pandas.DataFrame.apply.

from dateutil.relativedelta import relativedelta
import pandas as pd

# Sample dataframe
>>> a = pd.DataFrame([('2021-01-01'), ('2021-01-02'), ('2022-01-01')], columns=['Date'])

# Contents of a
>>> a
         Date
0  2021-01-01
1  2021-01-02
2  2022-01-01

# Ensuring Date is a datetime column
>>> a['Date'] = pd.to_datetime(a['Date'])

# Adding a month to all of the dates
>>> a.Date.apply(lambda x: x + relativedelta(months=1))
0   2021-02-01
1   2021-02-02
2   2022-02-01
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

Answer 2

给定一个 DatetimeIndex 的数据框，它没有像这样的任何缺失天数

df = pd.DataFrame(
    {"A": range(500)}, index=pd.date_range("2022-03-01", periods=500, freq="1D")
)

              A
2022-03-01    0
2022-03-02    1
...         ...
2023-07-12  498
2023-07-13  499

您可以执行以下操作

from dateutil.relativedelta import relativedelta

delta = relativedelta(months=1)
df["B"] = None  # None instead of other NaNs - can be changed
idx = df.loc[df.index[0] + delta:].index
df.loc[idx, "B"] = df.loc[[day - delta for day in idx], "A"].values

并获得

              A     B
2022-03-01    0  None
2022-03-02    1  None
...         ...   ...
2023-07-12  498   468
2023-07-13  499   469

idx 是为了确保实际的移动不会失败。这是您要通过 skip 解决的部分。（您的 skip 实际上有点不精确，因为您普遍使用 31/366 天 month/year 长度。）

但是当您使用月 and/or 年时，请准备好运行进入奇怪的现象。例如

from datetime import date

delta = relativedelta(months=1)
date(2022, 3, 30) + delta == date(2022, 3, 31) + delta

是True。

我想在没有循环的情况下（滞后或偏移）时间序列（日、周、月或年）

I want to (Lag or shift) a time series by a (day, week, month or year) without loops

python

time-series

shift

lag

pandas