Python | Serie Pandas.tshift()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.tshift()se usa para cambiar el índice de tiempo, usando la frecuencia del índice si está disponible. Si no se especifica freq, intenta utilizar los atributos freq o inferred_freq del índice. Si ninguno de esos atributos existe, se lanza un ValueError.

Sintaxis: Series.tshift(períodos=1, frecuencia=Ninguno, eje=0)

Parámetro :
periodos : Número de periodos a mover, puede ser positivo o negativo
freq : Incremento a utilizar desde el módulo tseries o regla de tiempo (ej. ‘EOM’)
eje : Corresponde al eje que contiene el Índice

Devoluciones: desplazado: NDFrame

Ejemplo n.º 1: use Series.tshift()la función para desplazar el índice basado en fecha y hora del objeto de la serie dada por cierto período.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.tshift()la función para cambiar el índice por 2 períodos en la frecuencia ya aplicada del objeto de la serie.

# shift by 2 periods
sr.tshift(periods = 2)

Producción :

As we can see in the output, the Series.tshift() function has successfully shifted the DateTime based index of the given series by 2 periods.
 
Example #2: Use Series.tshift() function to increment the DateTime based index of the given series object by certain period and also apply ‘Daily’ frequency on it.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.tshift()la función para incrementar el índice en 4 períodos en la frecuencia ya aplicada del objeto de la serie.

# increment by 4 periods
sr.tshift(periods = 4, freq = 'D')

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.tshift()función ha incrementado con éxito el índice basado en DateTime de la serie dada en 4 períodos.