Python | Панды Series.tshift ()

Опубликовано: 28 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.tshift() function is used to shift the time index, using the index’s frequency if available. If freq is not specified then, it tries to use the freq or inferred_freq attributes of the index. If neither of those attributes exist, a ValueError is thrown.

Syntax: Series.tshift(periods=1, freq=None, axis=0)
Parameter :
periods : Number of periods to move, can be positive or negative
freq : Increment to use from the tseries module or time rule (e.g. ‘EOM’)
axis : Corresponds to the axis that contains the Index
Returns : shifted : NDFrame

Example #1: Use Series.tshift() function to shift the Datetime based index of the given series object by certain period.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", "Lisbon", "Rio", "Moscow"])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ="2014-08-01 10:00", freq ="W", 
                     periods = 6, tz = "Europe/Berlin") 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.tshift() function to shift the index by 2 periods on the already applied frequency of the series object.

# shift by 2 periods
sr.tshift(periods = 2)

Выход :

As we can see in the output, the Series.tshift() function has successfully shifted the DateTime based index of the given series by 2 periods.

Example #2: Use Series.tshift() function to increment the DateTime based index of the given series object by certain period and also apply ‘Daily’ frequency on it.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", "Lisbon", "Rio", "Moscow"])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ="2014-08-01 10:00", freq ="W", 
                     periods = 6, tz = "Europe/Berlin") 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.tshift() function to increment the index by 4 periods on the already applied frequency of the series object.

# increment by 4 periods
sr.tshift(periods = 4, freq = "D")

Выход :

As we can see in the output, the Series.tshift() function has successfully incremented the DateTime based index of the given series by 4 periods.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.tshift ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ