เขียนโปรแกรม Python เลื่อน index ของ DataFrame ไป 2 ช่วงในทิศทางบวกและลบ

สมมติว่าคุณมี DataFrame ที่มี DatetimeIndex และต้องการเลื่อน (shift) index ไปข้างหน้าและข้างหลัง 2 ช่วง

วิธีแก้ปัญหา

1. สร้าง time series ด้วย pd.date_range() start='01-01-2020', periods=5, freq='12H'
2. สร้าง DataFrame ใช้ time series เป็น index
3. ใช้ df.shift(2, axis=0) เลื่อนลง 2 แถว (ทิศทางบวก)
4. ใช้ df.shift(-2, axis=0) เลื่อนขึ้น 2 แถว (ทิศทางลบ)

ตัวอย่างโค้ด

import pandas as pd

# สร้าง time series: 5 จุด ทุก 12 ชั่วโมง
time_series = pd.date_range('01-01-2020', periods=5, freq='12H')

df = pd.DataFrame({"Id": [1, 2, 3, 4, 5], "Age": [10, 12, 14, 11, 13]}, index=time_series)

print("DataFrame ต้นฉบับ:\n", df)

print("\nเลื่อน index 2 ช่วงทิศทางบวก (shift down):")
print(df.shift(2, axis=0))

print("\nเลื่อน index 2 ช่วงทิศทางลบ (shift up):")
print(df.shift(-2, axis=0))

ผลลัพธ์

DataFrame ต้นฉบับ:
                     Id  Age
2020-01-01 00:00:00   1   10
2020-01-01 12:00:00   2   12
2020-01-02 00:00:00   3   14
2020-01-02 12:00:00   4   11
2020-01-03 00:00:00   5   13

เลื่อน index 2 ช่วงทิศทางบวก (shift down):
                     Id   Age
2020-01-01 00:00:00 NaN  NaN
2020-01-01 12:00:00 NaN  NaN
2020-01-02 00:00:00 1.0  10.0
2020-01-02 12:00:00 2.0  12.0
2020-01-03 00:00:00 3.0  14.0

เลื่อน index 2 ช่วงทิศทางลบ (shift up):
                     Id   Age
2020-01-01 00:00:00 3.0  14.0
2020-01-01 12:00:00 4.0  11.0
2020-01-02 00:00:00 5.0  13.0
2020-01-02 12:00:00 NaN  NaN
2020-01-03 00:00:00 NaN  NaN

คำอธิบาย:

• shift(2, axis=0): เลื่อนข้อมูลลง 2 แถว index คงที่ ค่าที่เลื่อนออกไปจะกลายเป็น NaN
• shift(-2, axis=0): เลื่อนข้อมูลขึ้น 2 แถว
• ใช้สำหรับ time series analysis เช่น คำนวณการเปลี่ยนแปลงระหว่างช่วงเวลา (lag/lead)