数据移动函数shift
shift函数是对数据进行移动的操作
pandas.DataFrame.shift
DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)
参数：
period：表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1,1就表示移动一次，注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后没有对应值的，就赋值为NaN。freq： DateOffset, timedelta, or time rule string，可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间索引，而数据值没有发生变化。axis： 轴向。 {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None 表示移动的方向，如果是0或者’index’表示上下移动，如果是1或者’columns’，则会左右移动。fill_value: object, optional 数据移动后缺失值填补的方法
Examples
- 设定 period 与 axis
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=['AA','BB','CC','DD'],index =['a','b','c','d'])
df
Out[14]:
AA BB CC DD
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
#当period为正时，默认是axis = 0轴的设定，向下移动
df.shift(2)
Out[15]:
AA BB CC DD
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c 0.0 1.0 2.0 3.0
d 4.0 5.0 6.0 7.0
#当axis=1，沿水平方向进行移动，正数向右移，负数向左移
df.shift(2,axis = 1)
Out[16]:
AA BB CC DD
a NaN NaN 0.0 1.0
b NaN NaN 4.0 5.0
c NaN NaN 8.0 9.0
d NaN NaN 12.0 13.0
#当period为负时，默认是axis = 0轴的设定，向上移动
df.shift(-1)
Out[17]:
AA BB CC DD
a 4.0 5.0 6.0 7.0
b 8.0 9.0 10.0 11.0
c 12.0 13.0 14.0 15.0
d NaN NaN NaN NaN
- freq 参数实例
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)
,columns=['AA','BB','CC','DD']
,index =pd.date_range('6/1/2012','6/4/2012'))
df
Out[38]:
AA BB CC DD
2012-06-01 0 1 2 3
2012-06-02 4 5 6 7
2012-06-03 8 9 10 11
2012-06-04 12 13 14 15
df.shift(freq=datetime.timedelta(1))
Out[39]:
AA BB CC DD
2012-06-02 0 1 2 3
2012-06-03 4 5 6 7
2012-06-04 8 9 10 11
2012-06-05 12 13 14 15
df.shift(freq=datetime.timedelta(-2))
Out[40]:
AA BB CC DD
2012-05-30 0 1 2 3
2012-05-31 4 5 6 7
2012-06-01 8 9 10 11
2012-06-02 12 13 14 15
- fill_value 参数
df = pd.DataFrame({"Col1": [10, 20, 15, 30, 45],
"Col2": [13, 23, 18, 33, 48],
"Col3": [17, 27, 22, 37, 52]
,index=pd.date_range("2020-01-01", "2020-01-05"))
df
Col1 Col2 Col3
2020-01-01 10 13 17
2020-01-02 20 23 27
2020-01-03 15 18 22
2020-01-04 30 33 37
2020-01-05 45 48 52
df.shift(periods=3, fill_value=0)
Col1 Col2 Col3
2020-01-01 0 0 0
2020-01-02 0 0 0
2020-01-03 0 0 0
2020-01-04 10 13 17
2020-01-05 20 23 27
periods 与 freq同时使用：
df = pd.DataFrame({"Col1": [10, 20, 15, 30, 45],
"Col2": [13, 23, 18, 33, 48],
"Col3": [17, 27, 22, 37, 52]
,index=pd.date_range("2020-01-01", "2020-01-05"))
df
Col1 Col2 Col3
2020-01-01 10 13 17
2020-01-02 20 23 27
2020-01-03 15 18 22
2020-01-04 30 33 37
2020-01-05 45 48 52
df.shift(periods=3, freq="D")
Col1 Col2 Col3
2020-01-04 10 13 17
2020-01-05 20 23 27
2020-01-06 15 18 22
2020-01-07 30 33 37
2020-01-08 45 48 52