pandas.Index.shift #

指数。移位（周期= 1，频率=无）[来源]＃

将索引移动所需的时间频率增量数。

此方法用于将类似日期时间的索引的值按指定的时间增量移动给定的次数。

参数：

周期int，默认 1: 要移动的周期数（或增量）可以是正数或负数。
freq pandas.DateOffset、pandas.Timedelta 或 str，可选: 要移动的频率增量。如果没有，则索引将按其自己的freq属性移动。偏移别名是有效的字符串，例如“D”、“W”、“M”等。

返回：

pandas.Index: 移位索引。

也可以看看

Series.shift: 系列的移位值。

笔记

此方法仅针对类似日期时间的索引类（即 DatetimeIndex、PeriodIndex 和 TimedeltaIndex）实现。

例子

将 2011 年的前 5 个月开始纳入指数。

>>> month_starts = pd.date_range('1/1/2011', periods=5, freq='MS')
>>> month_starts
DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-02-01', '2011-03-01', '2011-04-01',
               '2011-05-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')

将指数平移 10 天。

>>> month_starts.shift(10, freq='D')
DatetimeIndex(['2011-01-11', '2011-02-11', '2011-03-11', '2011-04-11',
               '2011-05-11'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

freq的默认值是索引的freq属性，在本例中为“MS”（月份开始）。

>>> month_starts.shift(10)
DatetimeIndex(['2011-11-01', '2011-12-01', '2012-01-01', '2012-02-01',
               '2012-03-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='MS')