pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.shift

SeriesGroupBy.shift(periods=1, freq=None, axis=_NoDefault.no_default, fill_value=_NoDefault.no_default, suffix=None)[source]

Сдвигает каждое значение группы на заданное число наблюдений.

Если передан параметр freq, индекс будет увеличен с использованием заданного значения periods и freq.

Параметры:

periods:int | Последовательность[int], по умолчанию 1

Число периодов для сдвига. Если список значений, то каждая группа сдвигается на каждое значение из списка.

freq:строка, необязательно

Строка частоты.

axis:направление сдвига, по умолчанию 0

Направление сдвига.

Устарело начиная с версии 2.1.0: Для axis=1, оперции выполняются с исходным объектом. В противном случае, параметр axis не требуется.

fill_value:необязательно

Скалярное значение для заполнения новых пропущенных значений.

Изменено в версии 2.1.0: Будет вызвано исключение ValueError, если freq указан.

suffix:строка, необязательно

Строка, добавляемая к каждой сдвинутой колонке, если есть несколько периодов. В противном случае игнорируется.

Возвращает:

Series или DataFrame

Объект, сдвинутый внутри каждой группы.

См. также

Index.shift

Сдвиг значений индекса.

Примеры

Для SeriesGroupBy:

>>> lst = ['a', 'a', 'b', 'b']
>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=lst)
>>> ser
a    1
a    2
b    3
b    4
dtype: int64
>>> ser.groupby(level=0).shift(1)
a    NaN
a    1.0
b    NaN
b    3.0
dtype: float64

Для DataFrameGroupBy:

>>> data = [[1, 2, 3], [1, 5, 6], [2, 5, 8], [2, 6, 9]]
>>> df = pd.DataFrame(data, columns=["a", "b", "c"],
...                   index=["tuna", "salmon", "catfish", "goldfish"])
>>> df
           a  b  c
    tuna   1  2  3
  salmon   1  5  6
 catfish   2  5  8
goldfish   2  6  9
>>> df.groupby("a").shift(1)
              b    c
    tuna    NaN  NaN
  salmon    2.0  3.0
 catfish    NaN  NaN
goldfish    5.0  8.0