如果要移动列或从DataFrame中减去前一行的列值，则可以使用 shift()函数来实现。它由一个名为 period 的标量参数组成，该参数负责显示要在所需轴上进行的平移次数。它还能够处理时间序列数据。
shift - 语法
DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)
shift - 参数
- periods - 它由一个可以为正或为负的整数组成。它定义了要移动的周期数。
- freq - 它可与DateOffset，tseries模块，str或时间规则(例如EOM)一起使用。
- axis - 0用于移动索引，而1用于移动列。
- fill_value - 用于填充新丢失的值。
shift - 返回值
它返回DataFrame的移位副本。
Example1 :下面的示例演示 shift()的工作。
import pandas as pd info= pd.DataFrame({a_data: [45, 28, 39, 32, 18], b_data: [26, 37, 41, 35, 45], c_data: [22, 19, 11, 25, 16]}) info.shift(periods=2)
输出
a_data b_data c_data 0 NaN NaN NaN 1 NaN NaN NaN 2 45.0 26.0 22.0 3 28.0 37.0 19.0 4 39.0 41.0 11.0
Example2 :该示例说明如何使用 fill_value 填充DataFrame中的缺失值。
import pandas as pd info= pd.DataFrame({a_data: [45, 28, 39, 32, 18], b_data: [26, 38, 41, 35, 45], c_data: [22, 19, 11, 25, 16]}) info.shift(periods=2) info.shift(periods=2,axis=1,fill_value= 70)
输出
a_data b_data c_data 0 70 70 45 1 70 70 28 2 70 70 39 3 70 70 32 4 70 70 18
