python - 替换问题 - Pandas 数据框

Question

我有一个df

df:
  date     shares  symbol  date2
0 20120614  1100   AAT.N   NaN
1 20120615  1100   AAT.N   NaN
2 20120616  1100   AAT.N   NaN
3 20120617  1100   AAT.N   NaN
4 20030405  800    ABT.N   NaN
5 20030406  800    ABT.N   NaN
6 20030407  800    ABT.N   NaN
...

#This is what I want:
df:
  date     shares  symbol  date2
0 20120614  1100   AAT.N   20120615
1 20120615  1100   AAT.N   20120616
2 20120616  1100   AAT.N   20120617
3 20120617  1100   AAT.N   NaN
4 20030405  800    ABT.N   20030406
5 20030406  800    ABT.N   20030407
6 20030407  800    ABT.N   NaN
...

我想将每个符号的 df.ix[0]['date2'] 替换为 df.ix[1]['date2'] - 符号通过数据帧发生变化，所以我不能只通过整个数据框。

我打算遍历，如果 i 和 i+1 的符号匹配:

df.ix[i]['symbol'] == df.ix[i+1]['symbol']

我打算用日期替换 NaN。

我试过:

df.ix[i]['date2'] = df.ix[i+1]['date']  ##This failed.

然后我尝试了:

a = df.ix[i+1]['date']
df.replace({'date2': i}, a)
###This failed as well

这里有什么建议

1) 完成此任务的最佳流程？

2) 基本问题:如何替换 pandas DF 中的 NaN(或什至另一个数字)？

谢谢。

Answer 1

这里有一个可能是最“泛泛”的单行解决方案:

In [8]: df['date2'] = df.groupby('symbol').apply(lambda x: x['date'].shift(-1))

In [9]: df
Out[9]:
       date  shares symbol     date2
0  20120614    1100  AAT.N  20120615
1  20120615    1100  AAT.N  20120616
2  20120616    1100  AAT.N  20120617
3  20120617    1100  AAT.N       NaN
4  20030405     800  ABT.N  20030406
5  20030406     800  ABT.N  20030407
6  20030407     800  ABT.N       NaN