pandas.DataFrame.shift

DataFrame.shift(self, periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None) [source]

Сдвиг индекса на заданное количество периодов с необязательным временным freq.

Когда freq не передан, индекс сдвигается без перераспределения данных. Если freq передан (в этом случае индекс должен быть датой или датой и временем, иначе будет выброшено исключение NotImplementedError), индекс будет увеличен с использованием периода и freq.

Параметры:

periods : int Количество периодов сдвига. Может быть положительным или отрицательным. freq : DateOffset, tseries.offsets, timedelta, or str, optional Смещение для использования из модуля tseries или временного правила (например, ‘EOM’). Если freq указан, значения индекса сдвигаются, но данные не перераспределяются. То есть, используйте freq, если хотите расширить индекс при сдвиге и сохранить исходные данные. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None Направление сдвига. fill_value : object, optional Значение скаляра, используемого для новых пропущенных значений. Значение по умолчанию зависит от типа данных self. Для числовых данных используется np.nan. Для данных datetime, timedelta или period и т. д. используется NaT. Для расширенных типов данных используется self.dtype.na_value. Изменено в версии 0.24.0.

Возвращаемое значение:

DataFrame Копия входного объекта, сдвинутого.

См. также

Index.shift

Сдвиг значений индекса.

DatetimeIndex.shift

Сдвиг значений DatetimeIndex.

PeriodIndex.shift

Сдвиг значений PeriodIndex.

tshift

Сдвиг временного индекса, используя частоту индекса, если она доступна.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'Col1': [10, 20, 15, 30, 45],
...                    'Col2': [13, 23, 18, 33, 48],
...                    'Col3': [17, 27, 22, 37, 52]})

>>> df.shift(periods=3)
   Col1  Col2  Col3
0   NaN   NaN   NaN
1   NaN   NaN   NaN
2   NaN   NaN   NaN
3  10.0  13.0  17.0
4  20.0  23.0  27.0

>>> df.shift(periods=1, axis='columns')
   Col1  Col2  Col3
0   NaN  10.0  13.0
1   NaN  20.0  23.0
2   NaN  15.0  18.0
3   NaN  30.0  33.0
4   NaN  45.0  48.0

>>> df.shift(periods=3, fill_value=0)
   Col1  Col2  Col3
0     0     0     0
1     0     0     0
2     0     0     0
3    10    13    17
4    20    23    27