Python Pandas 中的 shift() 函数，实现数据平移的完美利器

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概要

shift()?是 Pandas 中一个常用的数据处理函数，它用于对数据进行移动或偏移操作，常用于时间序列数据或需要计算前后差值的情况。本文将详细介绍?shift()?函数的用法，包括语法、参数、示例以及常见应用场景。

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什么是?shift()?函数？

shift()?函数是 Pandas 库中的一个数据处理函数，用于将数据按指定方向移动或偏移。它可以对时间序列数据或其他类型的数据进行操作，通常用于计算时间序列数据的差值、百分比变化等。该函数的主要作用是将数据移动到指定的行或列，留下空白或填充 NaN 值。

shift()?函数的语法

shift()?函数的基本语法如下：

DataFrame.shift(periods=1,?freq=None,?axis=0,?fill_value=None)

参数说明：

• periods：指定移动的步数，可以为正数（向下移动）或负数（向上移动）。默认为 1。

• freq：可选参数，用于指定时间序列数据的频率，通常用于时间序列数据的移动操作。

• axis：指定移动的方向，可以为 0（默认，沿行移动）或 1（沿列移动）。

• fill_value：可选参数，用于填充移动后留下的空白位置，通常为填充 NaN 值。

shift()?函数的示例

通过一些示例来演示?shift()?函数的用法。

示例 1：向下移动数据

import?pandas?as?pd

data?=?{'A':?[1,?2,?3,?4,?5],
????????'B':?[10,?20,?30,?40,?50]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?向下移动一行数据
df_shifted?=?df.shift(periods=1)
print(df_shifted)

输出结果：

?????A?????B
0??NaN???NaN
1??1.0??10.0
2??2.0??20.0
3??3.0??30.0
4??4.0??40.0

在这个示例中，创建了一个包含两列数据的 DataFrame，并使用?shift()?函数向下移动了一行数据。移动后，第一行的数据被填充为 NaN。

示例 2：向上移动数据

import?pandas?as?pd

data?=?{'A':?[1,?2,?3,?4,?5],
????????'B':?[10,?20,?30,?40,?50]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?向上移动一行数据
df_shifted?=?df.shift(periods=-1)
print(df_shifted)

输出结果：

?????A?????B
0??2.0??20.0
1??3.0??30.0
2??4.0??40.0
3??5.0??50.0
4??NaN???NaN

这个示例，使用负数的?periods?参数将数据向上移动了一行。最后一行的数据被填充为 NaN。

示例 3：向右移动列数据

import?pandas?as?pd

data?=?{'A':?[1,?2,?3,?4,?5],
????????'B':?[10,?20,?30,?40,?50]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?向右移动一列数据
df_shifted?=?df.shift(periods=1,?axis=1)
print(df_shifted)

输出结果：

?????A?????B
0??NaN???1.0
1??NaN???2.0
2??NaN???3.0
3??NaN???4.0
4??NaN???5.0

在这个示例中，使用?axis=1?参数将列数据向右移动了一列，左边填充为 NaN。

示例 4：指定填充值

import?pandas?as?pd

data?=?{'A':?[1,?

2,?3,?4,?5],
????????'B':?[10,?20,?30,?40,?50]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?向下移动一行数据，填充空白处为?0
df_shifted?=?df.shift(periods=1,?fill_value=0)
print(df_shifted)

输出结果：

???A???B
0??0???0
1??1??10
2??2??20
3??3??30
4??4??40

在这个示例中，使用?fill_value?参数指定了填充值为 0，因此移动后的空白位置被填充为 0。

常见应用场景

shift()?函数在处理时间序列数据、计算数据差值、计算百分比变化等方面非常有用。

1. 计算时间序列数据的差值

import?pandas?as?pd

#?创建一个包含时间序列数据的DataFrame
data?=?{'Date':?pd.date_range(start='2023-01-01',?periods=5,?freq='D'),
????????'Price':?[100,?105,?110,?108,?112]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?计算每日价格的差值
df['Price_Diff']?=?df['Price'].diff()
print(df)

输出结果：

????????Date??Price??Price_Diff
0?2023-01-01????100?????????NaN
1?2023-01-02????105?????????5.0
2?2023-01-03????110?????????5.0
3?2023-01-04????108????????-2.0
4?2023-01-05????112?????????4.0

2. 计算数据的滞后值或前值

import?pandas?as?pd

#?创建一个包含数据的DataFrame
data?=?{'Value':?[10,?20,?30,?40,?50]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?计算数据的滞后值（前一行的值）
df['Lagged_Value']?=?df['Value'].shift(1)
print(df)

输出结果：

???Value??Lagged_Value
0?????10???????????NaN
1?????20??????????10.0
2?????30??????????20.0
3?????40??????????30.0
4?????50??????????40.0

3. 计算数据的百分比变化

import?pandas?as?pd

#?创建一个包含数据的DataFrame
data?=?{'Sales':?[1000,?1200,?1500,?1300,?1600]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?计算数据的百分比变化
df['Percentage_Change']?=?(df['Sales']?-?df['Sales'].shift(1))?/?df['Sales'].shift(1)?*?100
print(df)

输出结果：

???Sales??Percentage_Change
0???1000?????????????????NaN
1???1200????????????????20.0
2???1500????????????????25.0
3???1300???????????????-13.3
4???1600????????????????23.1

4. 创建滑动窗口统计信息

import?pandas?as?pd

#?创建一个包含数据的DataFrame
data?=?{'Value':?[1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9,?10]}
df?=?pd.DataFrame(data)

#?计算数据的滑动平均值（窗口大小为3）
df['Moving_Average']?=?df['Value'].rolling(window=3).mean()
print(df)

输出结果：

???Value??Moving_Average
0??????1??????????????NaN
1??????2??????????????NaN
2??????3??????????????2.0
3??????4??????????????3.0
4??????5??????????????4.0
5??????6??????????????5.0
6??????7??????????????6.0
7??????8??????????????7.0
8??????9??????????????8.0
9?????10??????????????9.0

总结

shift()?函数是 Pandas 中用于移动或偏移数据的重要工具。它可以处理时间序列数据、计算数据差值以及进行数据预处理。通过本文的介绍和示例，应该已经掌握了?shift()?函数的基本用法和常见应用场景。在实际数据分析和处理中，熟练使用这个函数将有助于提高工作效率和数据处理的精度。

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