Python | Pandas Index.shift()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Índice de cambio de función de Pandas Index.shift()por el número deseado de incrementos de frecuencia de tiempo. Este método es para cambiar los valores de los índices similares a fecha y hora en un incremento de tiempo específico una cantidad determinada de veces. Este método solo se implementa para clases de índice similares a fecha y hora, es decir, DatetimeIndex, PeriodIndex y TimedeltaIndex.

Sintaxis: Index.shift(períodos=1, frecuencia=Ninguno)

Parámetros:
períodos: número de períodos (o incrementos) para cambiar, puede ser positivo o negativo.
freq : [pandas.DateOffset, pandas.Timedelta o string, opcional] Incremento de frecuencia por el que cambiar. Si es Ninguno, el índice se desplaza por su propio atributo de frecuencia. Los alias compensados ​​son strings válidas, por ejemplo, ‘D’, ‘W’, ‘M’, etc.

Devoluciones: índice desplazado

Ejemplo n.º 1: use Index.shift()la función para desplazar los datos de una serie temporal por una duración determinada.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index 
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS')
  
# Print the index
idx

Producción :

Ahora cambiaríamos el índice por 5 días.

# shifting the index by 5 days
idx.shift(5, freq ='D')

Salida:

como podemos ver en la salida, las fechas se han adelantado 5 días.
 
Ejemplo n.º 2: Utilice Index.shift()la función de desplazamiento del índice basado en fecha y hora.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the index 
idx = pd.date_range('1 / 1/2018', periods = 3, freq ='MS')
  
# Print the index
idx

Producción :

Ahora cambiaríamos el índice por 5 meses.

# shifting the index by 5 Months
idx.shift(5, freq ='MS')

Salida:

como podemos ver en la salida, la fecha se ha adelantado 5 meses.