Python Pandas Index.shift()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.shift()函数移位索引按所需的时间频率增量数。此方法用于将datetime-like索引的值按指定的时间增量移动给定的次数。仅对datetime-like索引类(即DatetimeIndex，PeriodIndex和TimedeltaIndex)实现此方法。

用法： Index.shift(periods=1, freq=None)

参数:
periods:要移动的周期数(或增量)可以是正数或负数。
freq:[pandas.DateOffset，pandas.Timedelta或字符串，可选]要移动的频率增量。如果为None，则索引将通过其自己的freq属性移动。偏移别名是有效的字符串，例如“ D”，“ W”，“ M”等

返回:移位索引

范例1：采用Index.shift()用于将时间序列数据移位一定的持续时间。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index  
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS') 
  
# Print the index 
idx

输出：

现在我们将索引移动5天。

# shifting the index by 5 days 
idx.shift(5, freq ='D')

输出：

从输出中可以看到，日期已向前移动了5天。

范例2：采用Index.shift()函数移动基于日期时间的索引。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the index  
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS') 
  
# Print the index 
idx

输出：

现在我们将索引移动5个月。

# shifting the index by 5 Months 
idx.shift(5, freq ='MS')

输出：

正如我们在输出中看到的，日期已经向前移动了5个月。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.shift()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。