pandas DataFrame.shift()函数

pandas DataFrame.shift()函数可以把数据移动指定的位数

period参数指定移动的步幅,可以为正为负.axis指定移动的轴,1为行,0为列.

eg: 有这样一个DataFrame数据:

import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],'b': [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
})

print data1

如果想让 a和b的数据都往下移动一位:

data2 = data1.shift(axis=0)
print data2

     a    b
0  NaN  NaN
1  0.0  9.0
2  1.0  8.0
3  2.0  7.0
4  3.0  6.0
5  4.0  5.0
6  5.0  4.0
7  6.0  3.0
8  7.0  2.0
9  8.0  1.0

如果是在行上往右移动一位:

data3 = data1.shift(axis=1)
print data3

    a    b
0 NaN  0.0
1 NaN  1.0
2 NaN  2.0
3 NaN  3.0
4 NaN  4.0
5 NaN  5.0
6 NaN  6.0
7 NaN  7.0
8 NaN  8.0
9 NaN  9.0

如果想往上或者往左移动,可以指定(periods=-1):

data4 = data1.shift(periods=-1, axis=0)
print data4

     a    b
0  1.0  8.0
1  2.0  7.0
2  3.0  6.0
3  4.0  5.0
4  5.0  4.0
5  6.0  3.0
6  7.0  2.0
7  8.0  1.0
8  9.0  0.0
9  NaN  NaN

一个例子:

这里有一组某车站各个小时的总进站人数和总出站人数的数据:

entries_and_exits = pd.DataFrame({'ENTRIESn': [3144312, 3144335, 3144353, 3144424, 3144594,3144808, 3144895, 3144905, 3144941, 3145094],'EXITSn': [1088151, 1088159, 1088177, 1088231, 1088275,1088317, 1088328, 1088331, 1088420, 1088753]
})

要求计算每个小时该车站进出站人数

思路: 把第n+1小时的总人数-第n小时的总人数,就是这个小时里的进出站人数

entries_and_exits_hourly = entries_and_exits - entries_and_exits.shift(axis=0)print(entries_and_exits_hourly.fillna(0))   #最后用0来填补NaN

   ENTRIESn  EXITSn
0       0.0     0.0
1      23.0     8.0
2      18.0    18.0
3      71.0    54.0
4     170.0    44.0
5     214.0    42.0
6      87.0    11.0
7      10.0     3.0
8      36.0    89.0
9     153.0   333.0

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