Computer >> คอมพิวเตอร์ >  >> การเขียนโปรแกรม >> Python

เขียนโปรแกรมใน Python เพื่อเลื่อนดัชนี dataframe ไปสองจุดในทิศทางบวกและลบ


สมมติว่า คุณมี dataframe และดัชนี shift สองช่วงเวลาในทิศทางบวกและลบคือ

shift the index by three periods in positive direction
                     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
shift the index by three periods in negative direction
                     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

วิธีแก้ปัญหา

เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง -

  • สร้างอนุกรมเวลาของแพนด้าด้วย start=’01-01-2020’ ช่วงเวลา =5 freq =’12H’

  • กำหนดดาต้าเฟรม

  • ใช้ df.shift() เพื่อเลื่อนดัชนีไปสองช่วงในทิศทางบวกดังนี้

df.shift(2,axis=0)
  • ใช้ df.shift() เพื่อเลื่อนดัชนีไปสองช่วงในทิศทางลบดังนี้

df.shift(-2,axis=0)

ตัวอย่าง

มาดูโค้ดต่อไปนี้เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น −

import pandas as pd
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 is:\n",df)
print("shift the index by three periods in positive direction")
print(df.shift(2,axis=0))
print("shift the index by three periods in negative direction")
print(df.shift(-2,axis=0))

ผลลัพธ์

Dataframe is:
                   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
shift the index by three periods in positive direction
                     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
shift the index by three periods in negative direction
                     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