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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
import pandas as pd
def get_under_rolling(df,window,user,name):
df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling(window=window).apply(lambda x:x[0]).iloc[::-1]
return df
if __name__ == '__main__':
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5],
'b':[2,3,4,5,6]})
# 把b列向下取值作为新的c列
df = get_under_rolling(df, window=3, user='b',name='c')
原始df
新的df
补充知识：python：利用rolling和apply对DataFrame进行多列滚动，数据框滚动
看代码~
# 设置一个初始数据框
df1 = [1,2,3,4,5]
df2 = [2,3,4,5,6]
df = pd.DataFrame({'a':list(df1),'b':list(df2)})
print(df)
a b 0 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4 5 4 5 6
下面是滚动函数
# 多列滚动函数
# handle对滚动的数据框进行处理
def handle(x,df,name,n):
df = df[name].iloc[x:x+n,:]
print(df)
return 1
# group_rolling 进行滚动
# n：滚动的行数
# df：目标数据框
# name：要滚动的列名
def group_rolling(n,df,name):
df_roll = pd.DataFrame({'a':list(range(len(df)-n+1))})
df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name,n),raw=True)
对初始数据框进行滚动
其中：
n=2，name=[‘a',‘b']
group_rolling(n=2,df=df,name=['a','b'])
每次滚动的结果如下：
a b 0 1 2 1 2 3 a b 1 2 3 2 3 4 a b 2 3 4 3 4 5 a b 3 4 5 4 5 6
以上这篇python 实现rolling和apply函数的向下取值操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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