Python|熊猫索引.shift()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.shift()函数将索引移动所需的时间频率增量数。此方法用于将类日期时间索引的值按指定的时间增量移动给定次数。该方法仅适用于类日期时间索引类，即DatetimeIndex、PeriodIndex 和TimedeltaIndex。

Syntax: Index.shift(periods=1, freq=None)

Parameters :
periods : Number of periods (or increments) to shift by, can be positive or negative.
freq : [pandas.DateOffset, pandas.Timedelta or string, optional] Frequency increment to shift by. If None, the index is shifted by its own freq attribute. Offset aliases are valid strings, e.g., ‘D’, ‘W’, ‘M’ etc

Returns : shifted index

示例 #1：使用Index.shift()函数将时间序列数据移动一定的持续时间。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index 
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS')
  
# Print the index
idx

输出 ：

现在我们将指数移动 5 天。

# shifting the index by 5 days
idx.shift(5, freq ='D')

输出 ：

正如我们在输出中看到的，日期已经向前移动了 5 天。示例 #2：使用Index.shift()函数移动基于日期时间的索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index 
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS')
  
# Print the index
idx

输出 ：

现在我们将指数移动 5 个月。

# shifting the index by 5 Months
idx.shift(5, freq ='MS')

输出 ：

正如我们在输出中看到的，日期已经向前移动了 5 个月。