shift函数是对数据进行移动的操作,假如现在有一个DataFrame数据df,如下所示:
index   value1
A   0
B   1
C   2
D   3那么如果执行以下代码:df.shift()就会变成如下:
index   value1
A   NaN
B   0
C   1
D   2看一下函数原型:DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)参数periods:类型为int,表示移动的幅度,可以是正数,也可以是负数,默认值是1,1就表示移动一次,注意这里移动的都是数据,而索引是不移动的,移动之后没有对应值的,就赋值为NaN。执行以下代码:df.shift(2)就会得到:
index   value1
A   NaN
B   NaN
C   0
D   1执行:df.shift(-1)会得到:
index   value1
A   1
B   2
C   3
D   NaNfreq: DateOffset, timedelta, or time rule string,可选参数,默认值为None,只适用于时间序列,如果这个参数存在,那么会按照参数值移动时间索引,而数据值没有发生变化。例如现在有df1如下:index  value1
2016-06-01  0
2016-06-02  1
2016-06-03  2
2016-06-04  3执行:df1.shift(periods=1,freq=datetime.timedelta(1))会得到:index | value1
—-|—-
2016-06-02 | 0
2016-06-03 | 1
2016-06-04 | 2
2016-06-05 | 3axis:{0, 1, ‘index’, ‘columns’},表示移动的方向,如果是0或者’index’表示上下移动,如果是1或者’columns’,则会左右移动。

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