python DataFrame的shift()方法_python dataframe shift

语法

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

• periods可以理解为移动幅度的次数，shift默认一次移动1个单位，也默认移动1次(periods默认为1)，则移动的长度为1 * periods。

periods可以是正数，也可以是负数。负数表示前滞，正数表示后滞。

• freq是一个可选参数，默认为None，可以设为一个timedelta对象。适用于索引为时间序列数据时。

freq为None时，移动的是其他数据的值，即移动periods*1个单位长度。

freq部位None时，移动的是时间序列索引的值，移动的长度为periods * freq个单位长度。

• axis默认为0，表示对列操作。如果为行则表示对行操作。

移动滞后没有对应值的默认为NaN。

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示例

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period为正，无freq

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import pandas as pd

pd.set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = [‘2022-2-28’, ‘2022-3-1’, ‘2022-3-2’, ‘2022-3-3’, ‘2022-3-4’]

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=[‘close’])

df.index.name = ‘date’

print(df)

print(“=========================================”)

df[‘昨收’] = df[‘close’].shift()

df[‘change’] = df[‘close’] - df[‘close’].shift()

print(df)

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period为负，无freq

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import pandas as pd

pd.set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = [‘2022-2-28’, ‘2022-3-1’, ‘2022-3-2’, ‘2022-3-3’, ‘2022-3-4’]

index = pd.to_datetime(index)

index.name = ‘date’

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=[‘昨收’])

print(df)

print(“=========================================”)

df[‘close’] = df[‘昨收’].shift(-1)

df[‘change’] = df[‘昨收’].shift(-1) - df[‘close’]

print(df)

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period为正，freq为正

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import pandas as pd

import datetime

pd.set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = [‘2022-2-28’, ‘2022-3-1’, ‘2022-3-2’, ‘2022-3-3’, ‘2022-3-4’]

index = pd.to_datetime(index)

index.name = ‘date’

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=[‘close’])

print(df)

print(“=========================================”)

print(df.shift(periods=2, freq=datetime.timedelta(3)))

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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