Python Pandas DataFrame tshift方法用法及代码示例

例子

考虑以下 DataFrame ：

date_index = pd.date_range("2020/12/25", periods=4)
df = pd.DataFrame({"A":[2,3,4,5],"B":[6,7,8,9]}, index=date_index)
df



             A   B
2020-12-25   2   6
2020-12-26   3   7
2020-12-27   4   8
2020-12-28   5   9

这里， df 的索引是 DatetimeIndex 类型。

周期参数

要将行索引移动 1 天：

df.tshift()



             A   B
2020-12-26   2   6
2020-12-27   3   7
2020-12-28   4   8
2020-12-29   5   9

要将行索引移动 2 天：

df.tshift(periods=2)



             A   B
2020-12-27   2   6
2020-12-28   3   7
2020-12-29   4   8
2020-12-30   5   9

将 back-shift 行索引增加 1 天，设置一个负周期，如下所示：

df.tshift(periods=-1)



             A   B
2020-12-24   2   6
2020-12-25   3   7
2020-12-26   4   8
2020-12-27   5   9

频率参数

考虑与上面相同的DataFrame：

df



             A   B
2020-12-25   2   6
2020-12-26   3   7
2020-12-27   4   8
2020-12-28   5   9

默认情况下，freq 是从日期索引推断的。由于我们的 df 有一个 freq 一天，即每个日期索引在一天内变化，因此 tshift 将使用 freq="D" ：

df.tshift(periods=1)    # freq="D"



             A   B
2020-12-26   2   6
2020-12-27   3   7
2020-12-28   4   8
2020-12-29   5   9

这里，每个日期索引移动 1 天单位。以 3 天为单位移动，例如：

df.tshift(periods=1, freq="3D")



             A   B
2020-12-28   2   6
2020-12-29   3   7
2020-12-30   4   8
2020-12-31   5   9

请注意，这本质上与指定 periods=3 具有相同的效果：

df.tshift(periods=3)



             A   B
2020-12-28   2   6
2020-12-29   3   7
2020-12-30   4   8
2020-12-31   5   9

警告

考虑以下 DataFrame ：

date_index = pd.date_range("2020/12/30", periods=4)
df = pd.DataFrame({"A":[2,3,4,5],"B":[6,7,8,9]}, index=date_index)
df



             A   B
2020-12-30   2   6
2020-12-31   3   7
2021-01-01   4   8
2021-01-02   5   9

设置 freq="M" 会产生：

df.tshift(periods=1, freq="M")



             A   B
2020-12-31   2   6
2021-01-31   3   7
2021-01-31   4   8
2021-01-31   5   9

结果有点不直观，因为我们期望将 one-month 偏移量应用于每个日期索引。

请注意以下事项：

• 每个日期索引都转移到月底。

• 由于我们指定了 freq="M" ，因此日期索引的日单位变得无关紧要。

• 例外情况是当日单位位于月末时(例如 12-31 )，在这种情况下，月份将发生偏移(例如 01-31 )。