Pandas中shift庫的具體使用
shift函數(shù)是Pandas庫中用于數(shù)據(jù)位移的函數(shù)，常用于時間序列數(shù)據(jù)的處理。通過shift函數(shù)，我們可以將數(shù)據(jù)向上或向下移動指定的周期數(shù)。
基本語法
shift函數(shù)的基本語法如下：
DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)
periods：表示移動的周期數(shù)，默認(rèn)為1。freq：表示移動的頻率，默認(rèn)為None。axis：表示移動的方向，0表示向下移動，1表示向右移動，默認(rèn)為0。fill_value：表示填充缺失值的值，默認(rèn)為None。
內(nèi)容
原始數(shù)據(jù)：
df = pd.DataFrame({"Col1": [10, 20, 15, 30, 45],
"Col2": [13, 23, 18, 33, 48],
"Col3": [17, 27, 22, 37, 52]
},
index=pd.date_range("2020-01-01", "2020-01-05")
)
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-01 | 10 | 13 | 17 |
| 2020-01-02 | 20 | 23 | 27 |
| 2020-01-03 | 15 | 18 | 22 |
| 2020-01-04 | 30 | 33 | 37 |
| 2020-01-05 | 45 | 48 | 52 |
應(yīng)用案例1：向下移動數(shù)據(jù)
df.shift(periods=3)
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-01 | NaN | NaN | NaN |
| 2020-01-02 | NaN | NaN | NaN |
| 2020-01-03 | NaN | NaN | NaN |
| 2020-01-04 | 10.0 | 13.0 | 17.0 |
| 2020-01-05 | 20.0 | 23.0 | 27.0 |
應(yīng)用案例2：向右移動數(shù)據(jù)
df.shift(periods=1, axis="columns")
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-01 | NaN | 10.0 | 13.0 |
| 2020-01-02 | NaN | 20.0 | 23.0 |
| 2020-01-03 | NaN | 15.0 | 18.0 |
| 2020-01-04 | NaN | 30.0 | 33.0 |
| 2020-01-05 | NaN | 45.0 | 48.0 |
應(yīng)用案例3：填充缺失值
df.shift(periods=3, fill_value=0)
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-01 | 0 | 0 | 0 |
| 2020-01-02 | 0 | 0 | 0 |
| 2020-01-03 | 0 | 0 | 0 |
| 2020-01-04 | 10.0 | 13.0 | 17.0 |
| 2020-01-05 | 20.0 | 23.0 | 27.0 |
應(yīng)用案例4：按照頻率移動數(shù)據(jù)
df.shift(periods=3, freq="D")
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-04 | 10.0 | 13.0 | 17.0 |
| 2020-01-05 | 20.0 | 23.0 | 27.0 |
| 2020-01-06 | 15.0 | 18.0 | 22.0 |
| 2020-01-07 | 30.0 | 33.0 | 37.0 |
| 2020-01-08 | 45.0 | 48.0 | 52.0 |
應(yīng)用案例5：按照推斷的頻率移動數(shù)據(jù)
df.shift(periods=3, freq="infer")
輸出：
| Col1 | Col2 | Col3 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-04 | 10.0 | 13.0 | 17.0 |
| 2020-01-05 | 20.0 | 23.0 | 27.0 |
| 2020-01-06 | 15.0 | 18.0 | 22.0 |
| 2020-01-07 | 30.0 | 33.0 | 37.0 |
| 2020-01-08 | 45.0 | 48.0 | 52.0 |
應(yīng)用案例6：按照指定的周期數(shù)列表移動數(shù)據(jù)
df['Col1'].shift(periods=[0, 1, 2])
輸出：
| Col1_0 | Col1_1 | Col1_2 | |
|---|---|---|---|
| 2020-01-01 | 10.0 | NaN | NaN |
| 2020-01-02 | 20.0 | 10.0 | NaN |
| 2020-01-03 | 15.0 | 20.0 | 10.0 |
| 2020-01-04 | 30.0 | 15.0 | 20.0 |
| 2020-01-05 | 45.0 | 30.0 | 15.0 |
在這個案例中，我們使用了shift函數(shù)對一個特定的列Col1進(jìn)行了操作，并且傳遞了一個周期數(shù)列表[0, 1, 2]。這意味著我們會得到三列新的數(shù)據(jù)，分別表示原始數(shù)據(jù)列Col1在不同周期數(shù)位移后的結(jié)果。例如，Col1_1是Col1向上移動1個周期后的數(shù)據(jù)，Col1_2是Col1向上移動2個周期后的數(shù)據(jù)，以此類推。這樣，我們可以一次性得到多個位移后的數(shù)據(jù)版本，這在某些分析場景中非常有用。
到此這篇關(guān)于Pandas中shift庫的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas shift內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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