Pandas DataFrame.shift()

Pandas DataFrame.shift()是一个用于将DataFrame数据向上或向下按轴移动指定数量的行或列的函数。这个函数可以将数据的顺序重新排列，使得我们可以创建具有时间序列相关性的数据。这个函数在金融领域中特别有用，用于分析历史股票数据。

语法

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

periods：要移动的周期数量。

freq：时间戳偏移，以指定时间单位为间隔来移动数据。如果没有指定，则默认是单元格频率。

axis：指定要移动的轴。

fill_value：用于在数据移动后填充缺失值。

参数解释

periods

要移动的周期数量可以为负数，表示向下移动而不是向上移动。例如，如果periods=1，则数据将向上移动一行。

freq

freq参数在移动时间序列数据时非常有用。例如，如果你在对股票数据进行分析时想要移动一个月的数据，你可以使用freq='M'将数据移动一个月。这个参数默认为空，表示移动单元格。

axis

axis参数指定要移动的轴，可以是0或1。0表示移动行，1表示移动列。默认为0，即移动行。

fill_value

fill_value参数指定在移动后填充缺失值的值。默认情况下，NaN将用于填充缺失的单元格。

示例

以下为Pandas DataFrame.shift()函数的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 显示原始数据
print(df)

# 向下移动一行
df_shifted_down = df.shift(periods=1)

# 显示向下移动一行后的数据
print(df_shifted_down)

# 向上移动一列
df_shifted_up = df.shift(periods=-1, axis=1)

# 显示向上移动一列后的数据
print(df_shifted_up)

输出结果

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1  1.0  4.0  7.0
2  2.0  5.0  8.0

   A  B    C  NaN
0  1  4  7.0
1  2  5  8.0
2  3  6  NaN

总结

Pandas DataFrame.shift()函数是一个用于按轴移动数据的函数。它允许我们将数据的顺序重新排列，并在对时间序列数据进行分析时非常有用。该函数的选项非常灵活，可以轻松地控制移动周期数量、移动的轴以及缺失值的填充方式。