使用DataFrameShift輕鬆處理數據表格

一、DataFrameShift是什麼

DataFrameShift是pandas中一種針對數據表格的轉換函數，它可以讓我們在數據表格中移動數據，使得相鄰的數據距離產生變化，同時也可以根據需要對數據表格進行填充或刪除操作。它主要包含shift()和tshift()兩個函數，其中shift()函數可以對數據進行移動，將原來的數據移動到指定的位置；tshift()函數可以對時間序列數據進行移動，將原來的時間點移動到指定的位置。

import pandas as pd

#創建一個數據表格
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[6,7,8,9,10]})

#對數據進行向下移動操作
df_shifted = df.shift(1)

print(df_shifted)

二、DataFrameShift的應用

1. 數據移動

使用shift()函數可以對數據表格進行向上或向下移動。如果向下移動，可以保留原來的index和columns信息，同時對於移動後的位置，由於沒有原來的數據填充，會自動填充NaN值。

import pandas as pd

#創建一個數據表格
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[6,7,8,9,10]})

#對數據進行向下移動操作
df_shifted = df.shift(2)

print(df_shifted)

如果向上移動，則同樣會保留原來的index和columns信息，但是由於向上移動會導致第一行或者第幾行的數據消失，需要使用dropna()函數將多餘的數據刪除。下面是向上移動並刪除多餘行數據的一個實例：

import pandas as pd

#創建一個數據表格
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[6,7,8,9,10]})

#對數據進行向上移動操作
df_shifted = df.shift(-2)
df_shifted = df_shifted.dropna()

print(df_shifted)

2. 時間序列數據移動

對於時間序列數據，我們也可以使用tshift()函數對數據進行移動。和shift()函數類似，tshift()函數可以根據指定的頻率將時間點向前或向後移動，並自動處理數據填充和刪除。下面是一個以天為頻率進行數據移動的實例：

import pandas as pd

#創建時間序列數據
rng = pd.date_range('1/1/2018',periods=5,freq='D')
ts = pd.Series([1,2,3,4,5],index=rng)

#對時間序列數據進行向後移動操作
ts_shifted = ts.tshift(1,freq='D')

print(ts_shifted)

3. 數據填充和刪除

當我們對數據進行移動時，可能會出現數據缺失的情況。我們可以使用fillna()函數來對缺失數據進行填充。如果只需要簡單地填充一個定值，可以使用fillna()函數的method參數，指定ffill或者bfill，表示向前或者向後填充：

import pandas as pd

#創建一個數據表格，並在其中刪除一行
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':[6,7,8,9,10]})
df = df.drop(1)

#對數據進行向下移動操作，並對缺失值進行填充
df_shifted = df.shift(1).fillna(method='ffill')

print(df_shifted)

如果想要根據某種規則進行填充，可以使用interpolate()函數。該函數會根據給定的方法進行插值計算，以填充缺失值，比如線性插值、最近鄰插值等。下面是一個線性插值的實例：

import pandas as pd

#創建一個數據表格，並在其中刪除一行
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,'',5],'B':['',7,8,9,10]})
df = df.replace('', np.nan)
df = df.dropna()

#對數據進行向下移動操作，並對缺失值進行填充
df_shifted = df.shift(1)
df_shifted = df_shifted.interpolate(method='linear')

print(df_shifted)

另外，我們也可以使用dropna()函數刪除缺失值，使得數據表格更加整潔，方便後續進行分析。下面是一個刪除缺失值的實例：

import pandas as pd

#創建一個數據表格，並在其中刪除一行
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,'',5],'B':['',7,8,9,10]})
df = df.replace('', np.nan)
df = df.dropna()

print(df)

三、DataFrameShift的注意事項

1. 數據順序

在使用shift()函數進行數據移動時，需要注意原數據和移動後的數據之間的順序關係。比如，對於一個數據表格df，如果我們先將它進行向下移動（df_shifted = df.shift(1)），然後再刪除多餘的行數據（df_shifted = df_shifted.dropna()），這時候得到的是向下移動後的數據表格，而非原數據表格。

2. 時間序列數據

在使用tshift()函數的時候，需要注意移動的頻率必須是時間間隔。如果下一次移動的位置不是一個時間間隔的整數倍，會報錯。

3. 數據類型

在使用shift()或者tshift()函數時，需要保證數據類型的一致性。如果數據表中包含不同的數據類型，可能會導致函數計算出錯。如果原數據中包含時間序列數據，則需要保證時間序列數據的格式正確。