pandas DataFrame.shift()函数的具体使用

pandas提供了许多函数来处理数据集，其中shift()函数就是其中一个非常常用的函数，用于对DataFrame在行方向或列方向上进行位移操作。本篇攻略将详细讲解pandas的shift()函数的具体使用方法，包括函数参数、返回值、使用示例等。

函数参数

shift()函数有如下主要参数：

• periods: 整数，指定位移的距离，正数表示向下移动，负数表示向上移动。默认为1。
• axis: 整数或字符串，指定是沿着行方向（轴0）还是列方向（轴1）进行位移，默认为0。
• fill_value: 数值或者字典，用于填充缺失值。如果不指定，默认使用原始数据，即生成缺失值。
• freq: Offsets对象或字符串，用于指定时间序列数据的频率。默认为None。
• axis_name: 字符串，用于指定轴名称。默认为None。

返回值

shift()函数的返回值是新的DataFrame对象，它与原始的DataFrame对象拥有相同的形状和列标签，但是数据被偏移了指定的距离。

使用示例

下面提供两个具体的示例，分别是对DataFrame在行方向和列方向上进行位移操作。

示例一：对DataFrame在行方向上进行位移

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 对DataFrame进行行方向位移
df_shift = df.shift(3, axis=0)

# 输出结果
print(df_shift)

输出如下：

     A    B
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2  NaN  NaN
3  1.0  6.0
4  2.0  7.0

从结果可以看出，DataFrame对象在行方向上被向下移动了3行，前3行的数据被填充为NaN。

示例二：对DataFrame在列方向上进行位移

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 对DataFrame进行列方向位移
df_shift = df.shift(2, axis=1)

# 输出结果
print(df_shift)

输出如下：

     A    B     C
0  NaN  NaN   1.0
1  NaN  NaN   2.0
2  NaN  NaN   3.0
3  4.0  6.0   4.0
4  5.0  7.0   5.0

从结果可以看出，DataFrame对象在列方向上被向右移动了2列，前2列的数据被填充为NaN。

总结

以上就是pandas的shift()函数的详细讲解。使用shift()函数能够很方便地对DataFrame对象在行或列方向上进行位移操作，用于操作时间序列数据的时候尤为实用。