Python Pandas Series.shift()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.shift()函数移位索引按所需的周期数(带有可选的时间频率)。如果未传递频率，则在不重新对齐数据的情况下移动索引。

用法： Series.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)

参数：
periods:要移动的周期数。可以是正数或负数。
freq:从tseries模块或时间规则使用的偏移量(例如“ EOM”)
axis:转移方向。
fill_value:用于新引入的缺失值的标量值

返回：输入对象的副本，已移位。

范例1：采用Series.shift()函数将给定Series对象的数据移动2个周期。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.shift()函数将给定系列对象中的数据移动2个周期。

# shift by 2 periods 
sr.shift(periods = 2)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.shift()函数已成功将数据移到索引上。注意，与最后两个索引相对应的数据已删除。

范例2：采用Series.shift()函数将给定Series对象的数据移动-2个周期。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
# set the index 
sr.index = didx 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.shift()函数将给定系列对象中的数据移动-2个周期。

# shift by -2 periods 
sr.shift(periods = -2)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.shift()函数已成功将数据移到索引上。请注意，前两个索引的数据已删除。

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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 Series.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。