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浅谈pandas中shift和diff函数关系
脚本专栏 2024/9/29 佚名
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通过"htmlcode"> 

Signature: pandas.DataFrame.shift(self, periods=1, freq=None, axis=0) 
Docstring: 
Shift index by desired number of periods with an optional time freq

该函数主要的功能就是使数据框中的数据移动，若freq=None时，根据axis的设置，行索引数据保持不变，列索引数据可以在行上上下移动或在列上左右移动；若行索引为时间序列，则可以设置freq参数，根据periods和freq参数值组合，使行索引每次发生periods*freq偏移量滚动，列索引数据不会移动

① 对于DataFrame的行索引是日期型，行索引发生移动，列索引数据不变

In [2]: import pandas as pd
  ...: import numpy as np
  ...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range(start=
  ...: '20170101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])
  ...: df
  ...:
Out[2]:
       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
In [3]: df.shift(2,axis=0,freq='2D')
Out[3]:
       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
In [4]: df.shift(2,axis=1,freq='2D')
Out[4]:
       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
In [5]: df.shift(2,freq='2D')
Out[5]:
       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

结论：对于时间索引而言，shift使时间索引发生移动，其他数据保存原样，且axis设置没有任何影响

② 对于DataFrame行索引为非时间序列，行索引数据保持不变，列索引数据发生移动

In [6]: import pandas as pd
  ...: import numpy as np
  ...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=['r1','r2','r3','r4'
  ...: ,'r5','r6'],columns=['A','B','C','D'])
  ...: df
  ...:
Out[6]:
   A  B  C  D
r1  0  1  2  3
r2  4  5  6  7
r3  8  9 10 11
r4 12 13 14 15
r5 16 17 18 19
r6 20 21 22 23
In [7]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[7]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [8]: df.shift(periods=-2,axis=0)
Out[8]:
    A   B   C   D
r1  8.0  9.0 10.0 11.0
r2 12.0 13.0 14.0 15.0
r3 16.0 17.0 18.0 19.0
r4 20.0 21.0 22.0 23.0
r5  NaN  NaN  NaN  NaN
r6  NaN  NaN  NaN  NaN
In [9]: df.shift(periods=2,axis=1)
Out[9]:
   A  B   C   D
r1 NaN NaN  0.0  1.0
r2 NaN NaN  4.0  5.0
r3 NaN NaN  8.0  9.0
r4 NaN NaN 12.0 13.0
r5 NaN NaN 16.0 17.0
r6 NaN NaN 20.0 21.0
In [10]: df.shift(periods=-2,axis=1)
Out[10]:
    A   B  C  D
r1  2.0  3.0 NaN NaN
r2  6.0  7.0 NaN NaN
r3 10.0 11.0 NaN NaN
r4 14.0 15.0 NaN NaN
r5 18.0 19.0 NaN NaN
r6 22.0 23.0 NaN NaN

通过"htmlcode"> 

Signature: pd.DataFrame.diff(self, periods=1, axis=0) 
Docstring: 
1st discrete difference of object

下面看看diff函数和shift函数之间的关系

In [13]: df.diff(periods=2,axis=0)
Out[13]:
   A  B  C  D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 8.0 8.0 8.0 8.0
r4 8.0 8.0 8.0 8.0
r5 8.0 8.0 8.0 8.0
r6 8.0 8.0 8.0 8.0
In [14]: df -df.diff(periods=2,axis=0)
Out[14]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [15]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[15]:
    A   B   C   D
r1  NaN  NaN  NaN  NaN
r2  NaN  NaN  NaN  NaN
r3  0.0  1.0  2.0  3.0
r4  4.0  5.0  6.0  7.0
r5  8.0  9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0

以上这篇浅谈pandas中shift和diff函数关系就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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