Python pandas.DataFrame.tshift函数方法的使用

Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.tshift方法的使用。

DataFrame.tshift(periods=1, freq=None, axis=0) [source]

Shift时间索引，如果可用，使用索引的频率。

自1.1.0版本以来已弃用:使用shift代替。

参数：

periods ：int

移动的周期数，可以是正的，也可以是负的。

freq ：DateOffset, timedelta, 或 str, 默认为 None

从tseries模块或以字符串表示的时间规则（例如，“EOM”）中使用的增量。

axis ：{0或'index'，1或'columns'，None}，默认0

对应于包含索引的axis 。

返回值：

shifted : Series/DataFrame

Notes

如果未指定freq，则尝试使用索引的freq或inferred_freq属性。如果这些属性都不存在，则会引发ValueError