Python Pandas Series.slice_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.slice_shift()函数等效于不复制数据的移位。移位的数据将不包括丢失的周期，并且移位的轴将小于原始数据。

用法： Series.slice_shift(periods=1, axis=0)

参数：
periods:移动的周期数，可以是正数或负数

返回：平移：与调用者类型相同

范例1：采用Series.slice_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.slice_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.slice_shift(periods = 2)

输出：

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

范例2：采用Series.slice_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.slice_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.slice_shift(periods = -2)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.slice_shift()函数已成功将数据移到索引上。请注意，最后两个索引标签已删除，并且数据已向上移动。

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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.slice_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。