我有一个如下所示的数据集：
File_no A B Date Batch State
0 1 2 3 23-1-2019 2 3
1 2 7 6 23-1-2019 2 4
2 3 9 2 24-1-2019 1 2
3 5 6 3 24-1-2019 2 3
4 6 4 3 24-1-2019 1 4
5 8 2 3 25-1-2019 1 4
我想根据日期和批次对数据列“A”和“B”进行分组。然后根据文件编号的顺序对这些列的行进行移位。例如，在上面的数据框中缺少文件 4。
我能够实现轮班功能，但我无法单独为每个组执行此操作。
例如：6 & 8 个文件不按顺序排列，但它们来自不同的日期。因此不应执行移位，因为它缺少序列。
diff = data['File_no'].diff().ne(1).cumsum()
grouped=data.groupby(['Date','Batch'])
grouped.apply(lambda data: data.groupby(diff)['A','B'].shift())
这将执行一个转变，只要有一个缺失的序列并且不考虑组。
预期输出：
File_no A B Date Batch State
0 1 Nan Nan 23-1-2019 2 3
1 2 2 3 23-1-2019 2 4
2 3 9 2 24-1-2019 1 2
3 5 Nan Nan 24-1-2019 2 3
4 6 6 3 24-1-2019 1 4
5 8 2 3 25-1-2019 1 4
我认为您可以将带有系列的列传递给一个groupby：
diff = data['File_no'].diff().ne(1).cumsum()
data[['A','B']] = data.groupby(['Date','Batch',diff])['A','B'].shift()
print (data)
File_no A B Date Batch State
0 1 NaN NaN 23-1-2019 2 3
1 2 2.0 3.0 23-1-2019 2 4
2 3 NaN NaN 24-1-2019 1 2
3 5 NaN NaN 24-1-2019 2 3
4 6 NaN NaN 24-1-2019 1 4
4 8 NaN NaN 25-1-2019 1 4
编辑：
r = np.arange(data['File_no'].min(), data['File_no'].max() + 1)
data = data.set_index('File_no').reindex(r)
diff = data.index.to_series().diff().ne(1).cumsum()
data[['A','B']] = data.groupby(['Date','Batch',diff])['A','B'].shift()
data = data.dropna(how='all').reset_index()
print (data)
File_no A B Date Batch State
0 1 NaN NaN 23-1-2019 2.0 3.0
1 2 2.0 3.0 23-1-2019 2.0 4.0
2 3 NaN NaN 24-1-2019 1.0 2.0
3 5 NaN NaN 24-1-2019 2.0 3.0
4 6 9.0 2.0 24-1-2019 1.0 4.0
5 8 NaN NaN 25-1-2019 1.0 4.0
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