Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.tshift方法的使用。

DataFrame.tshift(periods=1, freq=None, axis=0) [source]

Shift时间索引,如果可用,使用索引的频率。

自1.1.0版本以来已弃用:使用shift代替。

参数:

periods :int

移动的周期数,可以是正的,也可以是负的。

freq :DateOffset, timedelta, 或 str, 默认为 None

tseries模块或以字符串表示的时间规则(例如,“EOM”)中使用的增量。

axis :{0'index'1'columns'None},默认0

对应于包含索引的axis 。

返回值:

shifted : Series/DataFrame

Notes

如果未指定freq,则尝试使用索引的freqinferred_freq属性。如果这些属性都不存在,则会引发ValueError

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