小编Pad*_*ddy的帖子

我有任意列表,例如这里有三个列表:

a = [1,1,1,1]
b = [2,2,2,2]
c = [3,3,3,3]

我想将它们转换到一起以获得如下输出:

f_out = [1,2,3]
g_out = [1,2,3]
...
n_out = [1,2,3]

正如您所看到的,我只是将"列"转换为"行".

问题是解决方案必须独立于列表长度.

例如:

a = [1,1]
b = [2]
c = [3,3,3]
# output
f_out = [1,2,3]
g_out = [1,3]
n_out = [3]

我想对我的数据集重复这些example_1 example_2。

import pandas_ml as pdml

df = pdml.ModelFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [2, 3, 4],
                   'C': [3, 4, 5]}, index=['a', 'b', 'c'])
df
   A  B  C
a  1  2  3
b  2  3  4
c  3  4  5

但是，问题是我在CSV文件中设置了数据。

x_test = pd.read_csv("x_test.csv",sep=';',header=None)

我试图将熊猫数据框转换为dict，但是没有用。

那么，问题是有没有办法将pandas数据框转换为Pandas-Ml ModelFrame？

我正在寻找一种方法,如何在同一天获得前一年的价值.

我们有2014-01-01的值,我想创建一个新列,其中包含今天的价值,但是从一年前开始.

表的一个示例,我想获得Previos_Year列.

   Date   Ticks Previos_Year 
2013-01-01  0        NaN
2013-01-02  1        NaN
2013-01-03  2        NaN
....
2014-01-01  3         0
2014-01-02  4         1

到目前为止我尝试了什么:

我在一年中创建了一个新的专栏,

df['Day_in_Year'] = df.Date.dt.dayofyear

但我无法弄清楚如何将它用于我的任务.

另外,我尝试了转换功能:

df['Ticks'].shift(365)

它工作,直到闰年......