グループ内でpandas.shift（）を使用する
Use Pandas Shift Within Group
解決：
パンダのグループ化されたオブジェクトには、groupby.DataFrameGroupBy.shiftメソッド。各グループの指定された列をシフトします。 NS 通常のデータフレームと同じように、期間シフト方法：
df ['prev_value'] = df.groupby（ 'object'）['value']。shift（）次のサンプルデータフレームの場合：
print（df）オブジェクト期間値0 1 1 24 1 1 2 67 2 1 4 89 3 2 4 5 4 2 23 23結果は次のようになります。
オブジェクト期間値prev_value0 1 1 24 NaN 1 1 2 67 24.0 2 1 4 89 67.0 3 2 4 5 NaN 4 2 23 23 5.0
DataFrameが、単一の使用可能なグループ化キーによってすでにソートされている場合DataFrame全体をシフトしてどこへ次のグループにオーバーフローする行をNaNします。多くのグループを持つより大きなDataFrameの場合、これは少し速くなる可能性があります。
df ['prev_value'] = df ['value']。shift（）。where（df.object.eq（df.object.shift（）））オブジェクト期間値prev_value 0 1 1 24 NaN 1 1 2 67 24.0 2 1 4 89 67.0 3 2 4 5 NaN 4 2 23 23 5.0
いくつかのパフォーマンス関連のタイミング：
import perfplot import pandas as pd import numpy as np perfplot.show（setup = lambda N：pd.DataFrame（{'object'：np.repeat（range（N）、5）、 'value'：np.random.randint（ 1、1000、5 * N）}）、kernels = [lambda df：df.groupby（ 'object'）['value']。shift（）、lambda df：df ['value']。shift（）。where （df.object.eq（df.object.shift（）））、]、labels = ['GroupBy'、 'Where']、n_range = [2 ** k for k in range（1、22）]、equality_check = lambda x、y：np.allclose（x、y、equal_nan = True）、xlabel = '＃of Groups'） 
