详解pandasshift函数

一、pandassort函数

pandasshift函数是基于pandas库的常用函数之一，用于将数据轴（如DataFrame和Series）中的数据按照行或列移动指定次数，可以用于时间序列数据中的滞后或超前计算，也可以进行数据填充，实现数据的平移和排序。

以pandassort函数为例，展示其使用方式：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5']},
                   index=[0, 1, 2, 3, 4, 5])

df_shifted = df.shift(2)
print(df_shifted)

上述示例创建了一个DataFrame对象df，并使用shift函数将其向下移动两行，结果保存在一个新的DataFrame对象df_shifted中。输出结果如下：

     A    B    C    D
0  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN
2   A0   B0   C0   D0
3   A1   B1   C1   D1
4   A2   B2   C2   D2
5   A3   B3   C3   D3

可以看到，原始的前两行数据变成了NaN。

二、panda函数

shift函数也可以用于计算时间序列数据的滞后和超前，在pandas中获得类似功能的函数还有panda()函数。它的作用是对序列进行时间平移，通常用于时间序列数据的预测和建模。

以panda()函数的使用为例：

import pandas as pd
import numpy as np

date_index = pd.date_range('20200101', periods=6)
series = pd.Series([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], index=date_index)

series_shifted = series.shift(2)
print(series_shifted)

上述示例创建了一个时间序列data_index，并使用panda()函数将时间序列向后移动两个单位的时间。输出结果如下：

2020-01-01    NaN
2020-01-02    NaN
2020-01-03    0.0
2020-01-04    1.0
2020-01-05    2.0
2020-01-06    3.0
Freq: D, dtype: float64

可以看到，前两个时间点的数据变成了NaN。

三、pandas的concat函数

如果我们有多个数据轴需要合并，可以使用pandas库的concat函数，它可以将多个数据轴按照指定的轴进行拼接。在拼接的过程中可以使用shift函数来对拼接后的数据轴进行平移操作。

下面是一个示例代码，将多个DataFrame对象按照行的方向进行拼接，并将拼接后的DataFrame对象按照行进行向下平移两个单位的行：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                   index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                   'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                   'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                   'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
                   index=[4, 5, 6, 7])

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A8', 'A9', 'A10', 'A11'],
                   'B': ['B8', 'B9', 'B10', 'B11'],
                   'C': ['C8', 'C9', 'C10', 'C11'],
                   'D': ['D8', 'D9', 'D10', 'D11']},
                   index=[8, 9, 10, 11])

frames = [df1, df2, df3]

result = pd.concat(frames)
result_shift = result.shift(2)

print(result_shift)

输出结果如下：

      A    B    C    D
0   NaN  NaN  NaN  NaN
1   NaN  NaN  NaN  NaN
2    A0   B0   C0   D0
3    A1   B1   C1   D1
4    A2   B2   C2   D2
5    A3   B3   C3   D3
6    A4   B4   C4   D4
7    A5   B5   C5   D5
8    A6   B6   C6   D6
9    A7   B7   C7   D7
10   A8   B8   C8   D8
11   A9   B9   C9   D9
12  A10  B10  C10  D10
13  A11  B11  C11  D11

从结果可以看出，由df1, df2, df3三个DataFrame对象拼接而成的结果result再使用shift函数进行平移后，数据轴发生了相应的移动。

四、pandasmerge函数

pandasmerge函数和concat函数类似，它也可以将多个DataFrame对象进行拼接。不同的是，它还可以根据一些关键字将拼接后的DataFrame对象中的数据进行合并。

下面是一个简单的示例代码，说明pandasmerge函数的使用方法：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                   'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

df2 = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

result = pd.merge(df1, df2, on='key1')
result_shift = result.shift(2)

print(result_shift)

上述代码中，创建了两个DataFrame对象df1和df2，这两个对象都包含一个叫做key1的列，根据这个列进行拼接，得到拼接后的DataFrame对象result。接着使用shift函数将result对象向下平移两个单位的行。输出结果如下：

  key1    A    B    C    D
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   K0   A0   B0   C0   D0
3   K1   A1   B1   C1   D1
4   K2   A2   B2   C2   D2
5   K3   A3   B3   C3   D3

从结果可以看出，原始的前两行数据变成了NaN，并且数据轴的排序也发生了相应的改变。