如何在 Pandas 中获取数据框的移位索引值？答案

【问题标题】：how to get the shifted index value of a dataframe in Pandas?如何在 Pandas 中获取数据框的移位索引值？
【发布时间】：2016-10-15 15:57:51
【问题描述】：

考虑下面的简单示例：

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

我想创建一个包含索引滞后/领先值的变量。是这样的：

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

例如，在2011-01-01 01:00:00 时，我希望变量index_shifted 是2011-01-01 00:00:00

我该怎么做？谢谢！

【问题讨论】：

df.index 给etc etc '2016-06-13 16:29:00'], dtype='datetime64[ns]', length=2471070, freq=None) 这是个问题吗？

标签： python pandas dataframe date-range shift

【解决方案1】：

我认为你需要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，它可以在没有 freq 的情况下工作，但在实际数据中可能是必要的：

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 是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

【讨论】：

【解决方案2】：

df['index_shifted']=df.index.shift(-1) 有什么问题？

（真正的问题，不确定我是否遗漏了什么）

【讨论】：

我收到ValueError: Cannot shift with no freq
@Noobie：很奇怪，它在本地运行良好。 df.index.freq 的结果是什么？应该是<Hour>。
请看我上面的评论