python DataFrame的shift()方法的使用

下面是详细的攻略。

什么是shift()方法

shift()是Python Pandas库中DataFrame的一个方法，用于将给定列的值在DataFrame中向上或向下移动，从而在数据的指定列中添加时滞。

使用方式如下：

DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)

其中各个参数的含义如下：

• periods: 移动的步长（可以是负数）
• freq: 移动时间序列数据时，设置时间单位（如"D"天，"M"月等等）
• axis: 操作的轴方向，0表示操作行，1表示操作列，默认为0
• fill_value: 进行填充时使用的默认值

如何使用shift()方法

示例1：数据向上/向下移动

首先，我们需要导入Pandas库和模拟一组数据：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {"id":[1,2,3,4], "a":[5,4,3,2], "b":[10,20,30,40]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 输出：
#    id  a   b
# 0   1  5  10
# 1   2  4  20
# 2   3  3  30
# 3   4  2  40

现在，我们想将b列中的数据向上移动1个单位。我们可以使用shift()方法来做到这一点：

df["b_shift_1"] = df["b"].shift(1)
print(df)

# 输出：
#    id  a   b  b_shift_1
# 0   1  5  10        NaN
# 1   2  4  20       10.0
# 2   3  3  30       20.0
# 3   4  2  40       30.0

我们可以看到，b_shift_1列现在包含b列的值，但是它们都向上移动了1个单位。第一行的值是NaN，这是因为它在前面没有任何值可以移动。其他行符合预期。

同样地，我们可以将b列中的值向下移动1个单位：

df["b_shift_-1"] = df["b"].shift(-1)
print(df)

# 输出：
#    id  a   b  b_shift_1  b_shift_-1
# 0   1  5  10        NaN        20.0
# 1   2  4  20       10.0        30.0
# 2   3  3  30       20.0        40.0
# 3   4  2  40       30.0         NaN

这次，b_shift_-1中包含了向下移动后的b列的数据。

示例2：时间序列数据移动

shift()方法同样适用于时间序列数据。我们可以通过设置freq参数来移动数据。

import pandas as pd

data = {"time":["2021-10-01", "2021-10-02", "2021-10-03"],
        "value":[11,22,33]}
df = pd.DataFrame(data)
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"])

print(df)

# 输出：
#         time  value
# 0 2021-10-01     11
# 1 2021-10-02     22
# 2 2021-10-03     33

如果我们想将value列的值向前移动1天，我们可以使用以下代码：

df["value_shift_1day"] = df["value"].shift(periods=1, freq="D")
print(df)

# 输出：
#         time  value  value_shift_1day
# 0 2021-10-01     11               NaN
# 1 2021-10-02     22              11.0
# 2 2021-10-03     33              22.0

这里我们通过设置freq="D"将时间单位设置为天，然后将value列向前移动了1天的时间间隔。

总结

• shift()方法可以将DataFrame中的数据向上或向下移动
• shift()方法同样适用于时间序列数据，通过设置freq参数可以移动时间单位
• 可以通过设置fill_value参数来进行默认值填充