pandas shift

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/5/24 15:03
# @Author  : zhang chao
# @File    : s.py
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),
                  index=pd.date_range(start='20170101',periods=6),columns=['A','B','C','D'])
print("df")
print("======================================================")
print(df)
print("df.shift(2)")
print("======================================================")
print(df.shift(2))
print("df.shift(2,axis=0,freq='2D'")
print("======================================================")
print(df.shift(2,axis=0,freq='2D') )
print("pd.pivot_table(df, index='B', columns='C') ")
print("======================================================")
print(pd.pivot_table(df, index='B', columns='C')  )

D:\Download\python3\python3.exe D:/Download/pycharmworkspace/s.py
df
======================================================
             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
df.shift(2)
======================================================
               A     B     C     D
2017-01-01   NaN   NaN   NaN   NaN
2017-01-02   NaN   NaN   NaN   NaN
2017-01-03   0.0   1.0   2.0   3.0
2017-01-04   4.0   5.0   6.0   7.0
2017-01-05   8.0   9.0  10.0  11.0
2017-01-06  12.0  13.0  14.0  15.0
df.shift(2,axis=0,freq='2D'
======================================================
             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
pd.pivot_table(df, index='B', columns='C') 
======================================================
      A                                D                             
C    2    6    10    14    18    22   2    6     10    14    18    22
B                                                                    
1   0.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  3.0  NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
5   NaN  4.0  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN  7.0   NaN   NaN   NaN   NaN
9   NaN  NaN  8.0   NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  11.0   NaN   NaN   NaN
13  NaN  NaN  NaN  12.0   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN  15.0   NaN   NaN
17  NaN  NaN  NaN   NaN  16.0   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  19.0   NaN
21  NaN  NaN  NaN   NaN   NaN  20.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  23.0

Process finished with exit code 0

猜你喜欢

转载自www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9094223.html
今日推荐