Метод shift

Метод shift применяется к DataFrame и выполняет сдвиг данных на заданное количество периодов. Параметр periods задаёт число шагов для сдвига. Положительное значение сдвигает данные вниз (вперёд), отрицательное - вверх (назад). Параметр axis определяет ось для сдвига: 0 (индексы) или 1 (столбцы). Параметр fill_value заполняет образовавшиеся пропуски указанным значением.

Синтаксис

df.shift(periods=1, axis=0, fill_value=None)

Пример

Выполним сдвиг данных на одну строку вниз:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df.shift(periods=1))

Результат выполнения кода:

 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

Пример

Сдвинем данные на две строки вверх с заполнением пропусков:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df.shift(periods=-2, fill_value=0))

Результат выполнения кода:

Пример

Сдвинем данные вдоль оси столбцов на одну позицию вправо:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df.shift(periods=1, axis=1))

Результат выполнения кода:

 a	 b
		0  NaN   1.0
		1  NaN   2.0
		2  NaN   3.0
		3  NaN   4.0
		4  NaN   5.0

Пример

Сдвинем данные на три строки вниз с заполнением пропусков значением 999:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df.shift(periods=3, fill_value=999))

Результат выполнения кода:

 a	 b
		0  999   999
		1  999   999
		2  999   999
		3	1	10
		4	2	20

Смотрите также

метод diff,
который вычисляет разницу между значениями
метод pct_change,
который вычисляет процентное изменение
метод rolling,
который создает скользящее окно для вычислений
метод cumsum,
который вычисляет кумулятивную сумму