通过"htmlcode">
Signature: pandas.DataFrame.shift(self, periods=1, freq=None, axis=0) Docstring: Shift index by desired number of periods with an optional time freq
该函数主要的功能就是使数据框中的数据移动，若freq=None时，根据axis的设置，行索引数据保持不变，列索引数据可以在行上上下移动或在列上左右移动；若行索引为时间序列，则可以设置freq参数，根据periods和freq参数值组合，使行索引每次发生periods*freq偏移量滚动，列索引数据不会移动
① 对于DataFrame的行索引是日期型，行索引发生移动，列索引数据不变
In [2]: import pandas as pd
...: import numpy as np
...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=pd.date_range(start=
...: '20170101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])
...: df
...:
Out[2]:
A B C D
2017-01-01 0 1 2 3
2017-01-02 4 5 6 7
2017-01-03 8 9 10 11
2017-01-04 12 13 14 15
2017-01-05 16 17 18 19
2017-01-06 20 21 22 23
In [3]: df.shift(2,axis=0,freq='2D')
Out[3]:
A B C D
2017-01-05 0 1 2 3
2017-01-06 4 5 6 7
2017-01-07 8 9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23
In [4]: df.shift(2,axis=1,freq='2D')
Out[4]:
A B C D
2017-01-05 0 1 2 3
2017-01-06 4 5 6 7
2017-01-07 8 9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23
In [5]: df.shift(2,freq='2D')
Out[5]:
A B C D
2017-01-05 0 1 2 3
2017-01-06 4 5 6 7
2017-01-07 8 9 10 11
2017-01-08 12 13 14 15
2017-01-09 16 17 18 19
2017-01-10 20 21 22 23
结论：对于时间索引而言，shift使时间索引发生移动，其他数据保存原样，且axis设置没有任何影响
② 对于DataFrame行索引为非时间序列，行索引数据保持不变，列索引数据发生移动
In [6]: import pandas as pd
...: import numpy as np
...: df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=['r1','r2','r3','r4'
...: ,'r5','r6'],columns=['A','B','C','D'])
...: df
...:
Out[6]:
A B C D
r1 0 1 2 3
r2 4 5 6 7
r3 8 9 10 11
r4 12 13 14 15
r5 16 17 18 19
r6 20 21 22 23
In [7]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[7]:
A B C D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 0.0 1.0 2.0 3.0
r4 4.0 5.0 6.0 7.0
r5 8.0 9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [8]: df.shift(periods=-2,axis=0)
Out[8]:
A B C D
r1 8.0 9.0 10.0 11.0
r2 12.0 13.0 14.0 15.0
r3 16.0 17.0 18.0 19.0
r4 20.0 21.0 22.0 23.0
r5 NaN NaN NaN NaN
r6 NaN NaN NaN NaN
In [9]: df.shift(periods=2,axis=1)
Out[9]:
A B C D
r1 NaN NaN 0.0 1.0
r2 NaN NaN 4.0 5.0
r3 NaN NaN 8.0 9.0
r4 NaN NaN 12.0 13.0
r5 NaN NaN 16.0 17.0
r6 NaN NaN 20.0 21.0
In [10]: df.shift(periods=-2,axis=1)
Out[10]:
A B C D
r1 2.0 3.0 NaN NaN
r2 6.0 7.0 NaN NaN
r3 10.0 11.0 NaN NaN
r4 14.0 15.0 NaN NaN
r5 18.0 19.0 NaN NaN
r6 22.0 23.0 NaN NaN
通过"htmlcode">
Signature: pd.DataFrame.diff(self, periods=1, axis=0) Docstring: 1st discrete difference of object
下面看看diff函数和shift函数之间的关系
In [13]: df.diff(periods=2,axis=0)
Out[13]:
A B C D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 8.0 8.0 8.0 8.0
r4 8.0 8.0 8.0 8.0
r5 8.0 8.0 8.0 8.0
r6 8.0 8.0 8.0 8.0
In [14]: df -df.diff(periods=2,axis=0)
Out[14]:
A B C D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 0.0 1.0 2.0 3.0
r4 4.0 5.0 6.0 7.0
r5 8.0 9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
In [15]: df.shift(periods=2,axis=0)
Out[15]:
A B C D
r1 NaN NaN NaN NaN
r2 NaN NaN NaN NaN
r3 0.0 1.0 2.0 3.0
r4 4.0 5.0 6.0 7.0
r5 8.0 9.0 10.0 11.0
r6 12.0 13.0 14.0 15.0
以上这篇浅谈pandas中shift和diff函数关系就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
pandas,diff函数
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。