python DataFrame 的 shift() 方法，从三流 Python 外包到秒杀阿里 P7,

import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = ['2022-2-28', '2022-3-1', '2022-3-2', '2022-3-3', '2022-3-4']

index = pd.to_datetime(index)

index.name = 'date'

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['昨收'])

print(df)

print("=========================================")

df['close'] = df['昨收'].shift(-1)

df['change'] = df['昨收'].shift(-1) - df['close']

print(df)

[](

)period 为正，freq 为正

import pandas as pd

import datetime

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = ['2022-2-28', '2022-3-1', '2022-3-2', '2022-3-3', '2022-3-4']

index = pd.to_datetime(index)

index.name = 'date'

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['c

lose'])

print(df)

print("=========================================")

print(df.shift(periods=2, freq=datetime.timedelta(3)))

如图，索引列的时间序列数据滞后了 6 天。（二乘以三）

[](

)period 为正，freq 为负

import pandas as pd

import datetime

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = ['2022-2-28', '2022-3-1', '2022-3-2', '2022-3-3', '2022-3-4']

index = pd.to_datetime(index)

index.name = 'date'

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['close'])

print(df)

print("=========================================")

print(df.shift(periods=3, freq=datetime.timedelta(-3)))

如图，索引列的时间序列数据前滞了 9 天（三乘以负三）

[](

)period 为负，freq 为负

import pandas as pd

import datetime

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

data = [51.0, 52.33, 51.21, 54.23, 56.78]

index = ['2022-2-28', '2022-3-1', '2022-3-2', '2022-3-3', '2022-3-4']

index = pd.to_datetime(index)

index.name = 'date'

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['close'])

print(df)

print("=========================================")

print(df.shift(periods=-3, freq=datetime.timedelta(-3)))

最后

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