使用pandas.loc创建新列

我的数据集如下所示：

ex = pd.DataFrame.from_dict({'grp1': np.random.choice('A B'.split(), 20), 'grp2': np.random.choice([1, 2], 20), 'var1': np.random.rand(20), 'var2': np.random.randint(20)})

我想用组中的下一个值创建新列，但以下代码导致

设置为CopyWarning

：

ex[['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1)

因此，我尝试使用

.loc

：

ex.loc[:, ['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1)

但是，它会导致错误：

KeyError:“[Index（['next\u var1'，'next\u var2']，dtype='object'）]中没有一个在[columns]中”

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使用

.loc

有什么问题？

使用

loc

无法创建新列。但你可以做到：

ex['next_var1'，ex['next_var2']=None，None
ex.loc[：，['next_var1'，'next_var2']]=ex.groupby（['grp1'，'grp2']）['var1'，var2']].shift（-1）.值

但是，您也可以这样做：

ex[['next\u var1'，'next\u var2']]=ex.groupby（['grp1'，'grp2']）['var1'，var2'].shift（-1）

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这是您尝试过的，但是它在python

3.7

和pandas

0.25

上运行良好。在python 3.7.5中，

ex['next\u var1'，'next\u var2']]=ex.groupby（['grp1'，grp2']）[['var1'，var2']].shift（-1）