本篇内容主要讲解“python DataFrame的shift()方法怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“python DataFrame的shift()方法怎么使用”吧!
在python数据分析中，可以使用shift()方法对DataFrame对象的数据进行位置的前滞、后滞移动。
语法
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。
示例
period为正，无freq
import pandas as pdpd.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)
period为负，无freq
import pandas as pdpd.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)
period为正，freq为正
import pandas as pdimport datetimepd.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)))如图，索引列的时间序列数据滞后了6天。（二乘以三）
period为正，freq为负
import pandas as pdimport datetimepd.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=3, freq=datetime.timedelta(-3)))如图，索引列的时间序列数据前滞了9天（三乘以负三）
period为负，freq为负
import pandas as pdimport datetimepd.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=-3, freq=datetime.timedelta(-3)))如图，索引列的时间序列数据滞后了9天（负三乘以负三）
到此，相信大家对“python DataFrame的shift()方法怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
