dask.dataframe.Index.shift

dask.dataframe.Index.shift¶

Index.shift(periods=1, freq=None)[源代码]¶

按所需的时间频率增量数移动索引。

此文档字符串是从 pandas.core.indexes.base.Index.shift 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

此方法用于将类似日期时间的索引值按指定的增量时间移动指定的次数。

参数

时期int, 默认值为 1: 要移动的周期数（或增量），可以是正数或负数。
频率pandas.DateOffset, pandas.Timedelta 或 str, 可选: 频率增量以进行移位。如果为 None，则索引将按其自身的 freq 属性进行移位。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。

参见

Series.shift: Series 的移位值

注释

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

示例

将2011年的前5个月份放入一个索引中。

>>> 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')

将索引移动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’（月初）。

>>> 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')

dask.dataframe.Index.shape

dask.dataframe.Index.size