Pandas中shift库的具体使用

shift函数是Pandas库中用于数据位移的函数，常用于时间序列数据的处理。通过shift函数，我们可以将数据向上或向下移动指定的周期数。

基本语法

shift函数的基本语法如下：

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

• periods：表示移动的周期数，默认为1。
• freq：表示移动的频率，默认为None。
• axis：表示移动的方向，0表示向下移动，1表示向右移动，默认为0。
• fill_value：表示填充缺失值的值，默认为None。

内容

原始数据：

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")
                  )

输出：

应用案例1：向下移动数据

df.shift(periods=3)

输出：

应用案例2：向右移动数据

df.shift(periods=1, axis="columns")

输出：

应用案例3：填充缺失值

df.shift(periods=3, fill_value=0)

输出：

应用案例4：按照频率移动数据

df.shift(periods=3, freq="D")

输出：

应用案例5：按照推断的频率移动数据

df.shift(periods=3, freq="infer")

输出：

应用案例6：按照指定的周期数列表移动数据

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

输出：

在这个案例中，我们使用了shift函数对一个特定的列Col1进行了操作，并且传递了一个周期数列表[0, 1, 2]。这意味着我们会得到三列新的数据，分别表示原始数据列Col1在不同周期数位移后的结果。例如，Col1_1是Col1向上移动1个周期后的数据，Col1_2是Col1向上移动2个周期后的数据，以此类推。这样，我们可以一次性得到多个位移后的数据版本，这在某些分析场景中非常有用。

到此这篇关于Pandas中shift库的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas shift内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！