Python 基于列的值的GroupBy和Shift

假设我有以下数据集：

Stock_id    Week    Stock_value
1   1   2
1   2   4
1   4   7
1   5   1
2   3   8
2   4   6
2   5   5
2   6   3

我想移动

Stock\u value

列的值，但仅在连续几周内移动

这将产生以下输出：

Stock_id    Week    Stock_value
1   1   NA
1   2   2
1   4   NA
1   5   7
2   3   NA
2   4   8
2   5   6
2   6   5

例如，在商店1，第2周的库存值不应该转移到第4周（因为我现在想要一周的转移）

---

我怎样才能轻松做到这一点？

IIUC使用

week

及其

diff

创建另一个组密钥

df.groupby([df.Stock_id,df.Week.diff().ne(1).cumsum()]).Stock_value.shift()
Out[157]: 
0    NaN
1    2.0
2    NaN
3    7.0
4    NaN
5    8.0
6    6.0
7    5.0
Name: Stock_value, dtype: float64
#df['Stock_value2']=    df.groupby([df.Stock_id,df.Week.diff().ne(1).cumsum()]).Stock_value.shift()

谢谢你的回答（向上投票）。我想这应该行得通。我想了解一下为什么要使用.cumsum（）。