詳解pandasshift函數

一、pandassort函數

pandasshift函數是基於pandas庫的常用函數之一，用於將數據軸（如DataFrame和Series）中的數據按照行或列移動指定次數，可以用於時間序列數據中的滯後或超前計算，也可以進行數據填充，實現數據的平移和排序。

以pandassort函數為例，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)

上述示例創建了一個DataFrame對象df，並使用shift函數將其向下移動兩行，結果保存在一個新的DataFrame對象df_shifted中。輸出結果如下：

     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，原始的前兩行數據變成了NaN。

二、panda函數

shift函數也可以用於計算時間序列數據的滯後和超前，在pandas中獲得類似功能的函數還有panda()函數。它的作用是對序列進行時間平移，通常用於時間序列數據的預測和建模。

以panda()函數的使用為例：

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)

上述示例創建了一個時間序列data_index，並使用panda()函數將時間序列向後移動兩個單位的時間。輸出結果如下：

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，前兩個時間點的數據變成了NaN。

三、pandas的concat函數

如果我們有多個數據軸需要合併，可以使用pandas庫的concat函數，它可以將多個數據軸按照指定的軸進行拼接。在拼接的過程中可以使用shift函數來對拼接後的數據軸進行平移操作。

下面是一個示例代碼，將多個DataFrame對象按照行的方向進行拼接，並將拼接後的DataFrame對象按照行進行向下平移兩個單位的行：

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)

輸出結果如下：

      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

從結果可以看出，由df1, df2, df3三個DataFrame對象拼接而成的結果result再使用shift函數進行平移後，數據軸發生了相應的移動。

四、pandasmerge函數

pandasmerge函數和concat函數類似，它也可以將多個DataFrame對象進行拼接。不同的是，它還可以根據一些關鍵字將拼接後的DataFrame對象中的數據進行合併。

下面是一個簡單的示例代碼，說明pandasmerge函數的使用方法：

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)

上述代碼中，創建了兩個DataFrame對象df1和df2，這兩個對象都包含一個叫做key1的列，根據這個列進行拼接，得到拼接後的DataFrame對象result。接着使用shift函數將result對象向下平移兩個單位的行。輸出結果如下：

  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

從結果可以看出，原始的前兩行數據變成了NaN，並且數據軸的排序也發生了相應的改變。