Python 应用groupby后如何在dataframe中添加列

我有这样的数据帧

    id             Date
    546451991   2018-07-31 00:00:00
    546451991   2018-08-02 00:00:00
    5441440119  2018-08-13 00:00:00
    5441440119  2018-08-13 00:00:00
    5441440119  2018-08-14 00:00:00
    5344265358  2018-07-13 00:00:00
    5344265358  2018-07-15 00:00:00
    5441438884  2018-07-19 00:00:00

我想按“ID”分组，然后根据日期排序，然后添加一列，其中包含下一行的日期

例如，我想要这样的输出

 id             Date              Date1
546451991   2018-07-31 00:00:00  2018-08-02 00:00:00
546451991   2018-08-02 00:00:00  NULL
5441440119  2018-08-13 00:00:00  2018-08-14 00:00:00
5441440119  2018-08-14 00:00:00  2018-08-15 00:00:00
5441440119  2018-08-15 00:00:00  NULL
5344265358  2018-07-13 00:00:00  2018-07-15 00:00:00
5344265358  2018-07-15 00:00:00  NULL
5441438884  2018-07-19 00:00:00  NULL

我尝试过，但没有成功

df.groupby（'id'）['Date'].sort_values（）

不工作

df['Date1'] = df.groupby('id')['Date'].apply(lambda x: x.sort_values().shift(-1))

输出：

编辑

从sandeep输入

df['Date1'] = df.groupby('id')['Date'].shift(-1)

---

这可能就是你想要的，虽然@Naga Kiran的答案是一句话，但我只是一步一步地简化

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id":[1, 2, 3, 4], "Date":["2018-07-01", "2018-08-01", "2018-09-02", "2018-10-03"]})
newdf = df.sort_values(["Date"], ascending=False)
newdf["Date1"] = newdf["Date"].transform(lambda x:x.shift(-1))
newdf.groupby("id").head(3)

我首先对数据帧进行排序，然后用

shift（-1）

添加Date1，将列值上移一行，然后执行

groupby（“id”）

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希望这有帮助

我想你的意思是“下一行”而不是“下一列”？你不清楚你想在df中做什么样的排序，是升序还是降序？你能发布一个预先制作的df吗？我在试着从剪贴板上把它转换成可测试的格式时，我在犹豫了很长一段时间，当时我应该尝试回答这个问题。我尝试了你的代码，但它给了我以下错误类型错误：插入列的索引与框架索引不兼容。我再次检查了代码，它给出了相同的结果。您是否使用id作为索引？否，但我的索引不是按递增顺序排列的。缺少值，例如1,2,4,7,8,9,10请重置索引df。重置索引（drop=True，inplace=True）是@sandepkadapa，我没有想到；-）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"id":[1, 2, 3, 4], "Date":["2018-07-01", "2018-08-01", "2018-09-02", "2018-10-03"]})
newdf = df.sort_values(["Date"], ascending=False)
newdf["Date1"] = newdf["Date"].transform(lambda x:x.shift(-1))
newdf.groupby("id").head(3)