這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pandas中shift和diff函數(shù)的關(guān)系是什么，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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通過(guò)?pandas.DataFrame.shift命令查看幫助文檔

Signature: pandas.DataFrame.shift(self, periods=1, freq=None, axis=0) 
Docstring: 
Shift index by desired number of periods with an optional time freq

該函數(shù)主要的功能就是使數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)移動(dòng)，若freq=None時(shí)，根據(jù)axis的設(shè)置，行索引數(shù)據(jù)保持不變，列索引數(shù)據(jù)可以在行上上下移動(dòng)或在列上左右移動(dòng)；若行索引為時(shí)間序列，則可以設(shè)置freq參數(shù)，根據(jù)periods和freq參數(shù)值組合，使行索引每次發(fā)生periods*freq偏移量滾動(dòng)，列索引數(shù)據(jù)不會(huì)移動(dòng)

① 對(duì)于DataFrame的行索引是日期型，行索引發(fā)生移動(dòng)，列索引數(shù)據(jù)不變

In [2]: import pandas as pd
  ...: import numpy as np
  ...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range(start=
  ...: '20170101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])
  ...: df
  ...:
Out[2]:
       A  B  C  D
2017-01-01  0  1  2  3
2017-01-02  4  5  6  7
2017-01-03  8  9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
In [3]: df.shift(2,axis=0,freq='2D')
Out[3]:
       A  B  C  D
2017-01-05  0  1  2  3
2017-01-06  4  5  6  7
2017-01-07  8  9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23
In [4]: df.shift(2,axis=1,freq='2D')
Out[4]:
       A  B  C  D
2017-01-05  0  1  2  3
2017-01-06  4  5  6  7
2017-01-07  8  9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23
In [5]: df.shift(2,freq='2D')
Out[5]:
       A  B  C  D
2017-01-05  0  1  2  3
2017-01-06  4  5  6  7
2017-01-07  8  9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23

結(jié)論：對(duì)于時(shí)間索引而言，shift使時(shí)間索引發(fā)生移動(dòng)，其他數(shù)據(jù)保存原樣，且axis設(shè)置沒(méi)有任何影響

② 對(duì)于DataFrame行索引為非時(shí)間序列，行索引數(shù)據(jù)保持不變，列索引數(shù)據(jù)發(fā)生移動(dòng)

In [6]: import pandas as pd
  ...: import numpy as np
  ...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=['r1','r2','r3','r4'
  ...: ,'r5','r6'],columns=['A','B','C','D'])
  ...: df
  ...:
Out[6]:
   A  B  C  D
r1  0  1  2  3
r2  4  5  6  7
r3  8  9 10 11
r4 12 13 14 15
r5 16 17 18 19
r6 20 21 22 23
In [7]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[7]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [8]: df.shift(periods=-2,axis=0)
Out[8]:
    A   B   C   D
r1  8.0  9.0 10.0 11.0
r2 12.0 13.0 14.0 15.0
r3 16.0 17.0 18.0 19.0
r4 20.0 21.0 22.0 23.0
r5  NaN  NaN  NaN  NaN
r6  NaN  NaN  NaN  NaN
In [9]: df.shift(periods=2,axis=1)
Out[9]:
   A  B   C   D
r1 NaN NaN  0.0  1.0
r2 NaN NaN  4.0  5.0
r3 NaN NaN  8.0  9.0
r4 NaN NaN 12.0 13.0
r5 NaN NaN 16.0 17.0
r6 NaN NaN 20.0 21.0
In [10]: df.shift(periods=-2,axis=1)
Out[10]:
    A   B  C  D
r1  2.0  3.0 NaN NaN
r2  6.0  7.0 NaN NaN
r3 10.0 11.0 NaN NaN
r4 14.0 15.0 NaN NaN
r5 18.0 19.0 NaN NaN
r6 22.0 23.0 NaN NaN

通過(guò)?pandas.DataFrame.diff命令查看幫助文檔，發(fā)現(xiàn)和shift函數(shù)形式一樣

Signature: pd.DataFrame.diff(self, periods=1, axis=0) 
Docstring: 
1st discrete difference of object

下面看看diff函數(shù)和shift函數(shù)之間的關(guān)系

In [13]: df.diff(periods=2,axis=0)
Out[13]:
   A  B  C  D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 8.0 8.0 8.0 8.0
r4 8.0 8.0 8.0 8.0
r5 8.0 8.0 8.0 8.0
r6 8.0 8.0 8.0 8.0
In [14]: df -df.diff(periods=2,axis=0)
Out[14]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [15]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[15]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0

關(guān)于pandas中shift和diff函數(shù)的關(guān)系是什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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當(dāng)前文章：pandas中shift和diff函數(shù)的關(guān)系是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
URL鏈接：http://www.rwnh.cn/article22/dghejc.html

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