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。
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。
period为正,无freq
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)
period为负,无freq
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)
period为正,freq为正
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)))
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 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=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 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=-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!这里是亿速云网站,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!
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