Pandas中shift函数的具体使用例子解析

Pandas中shift函数的具体使用例子解析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/jimn2000/article/details/141684459

Pandas中的shift()函数是一个非常实用的工具，它用于对数据进行移动或偏移操作，尤其适用于时间序列数据的处理。以下是shift()函数的一些详细使用示例：

基本使用

使用shift()可以将数据向下或向上移动指定的行数。如果不指定fill_value，则移动后留下的空白位置会被设置为NaN。例如，向下移动一行数据的操作如下：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
df_shifted = df.shift(periods=1)

输出结果将会是第一行数据被NaN填充，其余数据向下移动一行。

沿列移动

通过设置axis=1，可以沿列方向移动数据。例如，向右移动一列数据：

df_shifted = df.shift(periods=1, axis=1)

这将使得每一列数据向右移动一个位置，第一列被NaN填充。

填充值

使用fill_value参数可以在移动数据时指定填充空白位置的值。例如，使用0作为填充值：

df_shifted = df.shift(periods=1, fill_value=0)

这样移动后，所有的空白位置都会被0填充。

时间序列数据

当处理时间序列数据时，可以使用freq参数来根据时间频率进行移动。例如，按天移动时间序列数据：

df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'),
                   'Price': [100, 105, 110, 108, 112]})
df_shifted = df.shift(freq='D')

这将根据日期进行移动，freq='D'表示每天移动一次。

分组对象

shift()函数还可以应用于分组对象。例如，对于分组后的DataFrame，可以对每个分组内的数据进行移动：

df_grouped = df.groupby('some_column').shift(periods=1)

这将对每个分组的行数据进行上移或下移操作。

多周期移动

periods参数接受一个整数列表，表示在每个周期上进行移动。例如，对于一个列表[0, 1, 2]，表示第一行不移动，第二行向上移动一行，第三行向上移动两行：

df_shifted = df['Col1'].shift(periods=[0, 1, 2])

这些示例展示了shift()函数的基本用法和一些常见应用场景，有助于在实际数据分析和处理中提高工作效率和数据处理的精度。