首页 > 其他 > 详细

pandas shift

时间:2018-05-26 20:45:24      阅读:215      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/5/24 15:03
# @Author  : zhang chao
# @File    : s.py
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),
                  index=pd.date_range(start=20170101,periods=6),columns=[A,B,C,D])
print("df")
print("======================================================")
print(df)
print("df.shift(2)")
print("======================================================")
print(df.shift(2))
print("df.shift(2,axis=0,freq=‘2D‘")
print("======================================================")
print(df.shift(2,axis=0,freq=2D) )
print("pd.pivot_table(df, index=‘B‘, columns=‘C‘) ")
print("======================================================")
print(pd.pivot_table(df, index=B, columns=C)  )

D:\Download\python3\python3.exe D:/Download/pycharmworkspace/s.py
df
======================================================
             A   B   C   D
2017-01-01   0   1   2   3
2017-01-02   4   5   6   7
2017-01-03   8   9  10  11
2017-01-04  12  13  14  15
2017-01-05  16  17  18  19
2017-01-06  20  21  22  23
df.shift(2)
======================================================
               A     B     C     D
2017-01-01   NaN   NaN   NaN   NaN
2017-01-02   NaN   NaN   NaN   NaN
2017-01-03   0.0   1.0   2.0   3.0
2017-01-04   4.0   5.0   6.0   7.0
2017-01-05   8.0   9.0  10.0  11.0
2017-01-06  12.0  13.0  14.0  15.0
df.shift(2,axis=0,freq=2D
======================================================
             A   B   C   D
2017-01-05   0   1   2   3
2017-01-06   4   5   6   7
2017-01-07   8   9  10  11
2017-01-08  12  13  14  15
2017-01-09  16  17  18  19
2017-01-10  20  21  22  23
pd.pivot_table(df, index=B, columns=C) 
======================================================
      A                                D                             
C    2    6    10    14    18    22   2    6     10    14    18    22
B                                                                    
1   0.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  3.0  NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
5   NaN  4.0  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN  7.0   NaN   NaN   NaN   NaN
9   NaN  NaN  8.0   NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  11.0   NaN   NaN   NaN
13  NaN  NaN  NaN  12.0   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN  15.0   NaN   NaN
17  NaN  NaN  NaN   NaN  16.0   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  19.0   NaN
21  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  20.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  23.0

Process finished with exit code 0

 

pandas shift

原文:https://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9094223.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
关于我们 - 联系我们 - 留言反馈 - 联系我们:wmxa8@hotmail.com
© 2014 bubuko.com 版权所有
打开技术之扣,分享程序人生!