如何在Pandas中获得 Dataframe 的移位索引值？

qfe3c7zg 于 2022-12-16 发布在其他

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请看下面这个简单的例子：

date = pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq='H')

df = pd.DataFrame({'cat' : ['A', 'A', 'A', 'B',
                         'B']}, index = date)
df
Out[278]: 
                    cat
2011-01-01 00:00:00   A
2011-01-01 01:00:00   A
2011-01-01 02:00:00   A
2011-01-01 03:00:00   B
2011-01-01 04:00:00   B

我想创建一个包含指数滞后/领先值的变量，如下所示：

df['index_shifted']=df.index.shift(1)

例如，在时间2011-01-01 01:00:00，我期望变量index_shifted是2011-01-01 00:00:00
我该怎么做？谢谢！

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/37820130/how-to-get-the-shifted-index-value-of-a-dataframe-in-pandas

3条答案

按热度按时间

n1bvdmb61#

我认为您需要Index.shift和-1：

df['index_shifted']= df.index.shift(-1)
print (df)
                    cat       index_shifted
2011-01-01 00:00:00   A 2010-12-31 23:00:00
2011-01-01 01:00:00   A 2011-01-01 00:00:00
2011-01-01 02:00:00   A 2011-01-01 01:00:00
2011-01-01 03:00:00   B 2011-01-01 02:00:00
2011-01-01 04:00:00   B 2011-01-01 03:00:00

对我来说，它的工作没有freq，但也许这是必要的，在真实的数据：

df['index_shifted']= df.index.shift(-1, freq='H')
print (df)
                    cat       index_shifted
2011-01-01 00:00:00   A 2010-12-31 23:00:00
2011-01-01 01:00:00   A 2011-01-01 00:00:00
2011-01-01 02:00:00   A 2011-01-01 01:00:00
2011-01-01 03:00:00   B 2011-01-01 02:00:00
2011-01-01 04:00:00   B 2011-01-01 03:00:00

编辑：
如果DatetimeIndex的freq为None，则需要将freq添加到shift：

import pandas as pd

date = pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq='H').union(pd.date_range('5/1/2011', periods=5, freq='H'))

df = pd.DataFrame({'cat' : ['A', 'A', 'A', 'B',
                         'B','A', 'A', 'A', 'B',
                         'B']}, index = date)

print (df.index)
DatetimeIndex(['2011-01-01 00:00:00', '2011-01-01 01:00:00',
               '2011-01-01 02:00:00', '2011-01-01 03:00:00',
               '2011-01-01 04:00:00', '2011-05-01 00:00:00',
               '2011-05-01 01:00:00', '2011-05-01 02:00:00',
               '2011-05-01 03:00:00', '2011-05-01 04:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

df['index_shifted']= df.index.shift(-1, freq='H')
print (df)
                    cat       index_shifted
2011-01-01 00:00:00   A 2010-12-31 23:00:00
2011-01-01 01:00:00   A 2011-01-01 00:00:00
2011-01-01 02:00:00   A 2011-01-01 01:00:00
2011-01-01 03:00:00   B 2011-01-01 02:00:00
2011-01-01 04:00:00   B 2011-01-01 03:00:00
2011-05-01 00:00:00   A 2011-04-30 23:00:00
2011-05-01 01:00:00   A 2011-05-01 00:00:00
2011-05-01 02:00:00   A 2011-05-01 01:00:00
2011-05-01 03:00:00   B 2011-05-01 02:00:00
2011-05-01 04:00:00   B 2011-05-01 03:00:00

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

i34xakig2#

df['index_shifted']=df.index.shift(-1)有什么问题？
（真诚的问题，不确定我是否错过了什么）

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

0s0u357o3#

这是一个老问题，但如果您的时间戳有间隙，或者您不想指定频率，并且您不处理时区，则以下方法将起作用：

df['index_shifted'] = pd.Series(df.index).shift(-1).values

如果您正在处理时区，则可以使用以下方法：

df['index_shifted'] = pd.to_datetime(pd.Series(df.index).shift(-1).values, utc=True).tz_convert('America/New_York')

型

赞(0）回复(0）举报 2022-12-16

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