一、背景

當需要統計不同周期的變化情況時，需要使用數據偏移，在 Python 中使用 shift 函數實現。

# 一階差分 diff_num = num - num.shift(1)

二、實現

1.創建測試表

import pandas as pddic = {'id':[1,2,2,3,3,3],'num':[4,2,7,10,5,5] }data = pd.DataFrame(dic) print(data) --------------------------------id num 0 1 4 1 2 2 2 2 7 3 3 10 4 3 5 5 3 5

2.分析

• 新增一列存儲每個id上一周期數量
• 將兩列做差即可

3.shift函數

通過 shift 函數實現數據的上下偏移，使用語法：

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

• periods 偏移的幅度（正值表示下、右編譯，負值表示上、左偏移）
• freq 適用于時間索引的偏移 值不發生變化
• axis 軸向指定（axis=0表示縱向偏移，axis=1表示橫向偏移，默認縱向）

4.實例

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：531509025 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' # 所有字段向下偏移一行 data.shift(1) -----------------------id num 0 NaN NaN 1 1.0 4.0 2 2.0 2.0 3 2.0 7.0 4 3.0 10.0 5 3.0 5.0 ------------------------# 所有字段向上偏移一行 data.shift(-1) -----------------------id num 0 2.0 2.0 1 2.0 7.0 2 3.0 10.0 3 3.0 5.0 4 3.0 5.0 5 NaN NaN ---------------------# 所有字段向右偏移一列 data.shift(1, axis=1) --------------------id num 0 NaN 1.0 1 NaN 2.0 2 NaN 2.0 3 NaN 3.0 4 NaN 3.0 5 NaN 3.0 ------------------- # 所有字段向左偏移一列 data.shift(-1, axis=1) -------------------id num 0 4.0 NaN 1 2.0 NaN 2 7.0 NaN 3 10.0 NaN 4 5.0 NaN 5 5.0 NaN ---------------- # 全部偏移 data["last_num"] = data["num"] data["last_num"] = data["last_num"].shift(1).fillna(0) ------------------------------id num last_num 0 1 4 0.0 1 2 2 4.0 2 2 7 2.0 3 3 10 7.0 4 3 5 10.0 5 3 5 5.0 ----------------------------# 按id分組偏移 data["last_num"] = data.groupby("id")["num"].shift(1).fillna(0) data["diff_num"] = data["num"] - data["last_num"] ---------------------------id num last_num diff_num 0 1 4 0.0 4.0 1 2 2 0.0 2.0 2 2 7 2.0 5.0 3 3 10 0.0 10.0 4 3 5 10.0 -5.0 5 3 5 5.0 0.0

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python教程：shift函数实现数据偏移的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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