Pandas获取Pandas日期时间索引的前一个值

在Python数据处理这个领域中，Pandas库是非常重要的一个。Pandas提供了丰富的数据结构以及强大的算法，支持快速的数据操作和处理。针对Pandas日期时间索引，经常有这样的需求，就是获取某个时间点之前的值。那么，在本文中，我们将介绍如何使用Pandas获取Pandas日期时间索引的前一个值。

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Pandas日期时间索引

Pandas中的日期时间索引是指一列数据，这列数据的值是时间戳或时间序列，通过该索引可以方便地对时间序列数据进行处理和计算。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
ts = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D'))

# 打印时间序列
print(ts)

这段代码会输出一个长度为10的时间序列，如下所示：

2021-01-01    0.096357
2021-01-02    0.295241
2021-01-03   -0.537437
2021-01-04    0.313032
2021-01-05    0.371944
2021-01-06   -0.012614
2021-01-07    0.429861
2021-01-08   -1.239134
2021-01-09   -0.436016
2021-01-10   -0.272104
Freq: D, dtype: float64

从上述代码结果来看，这是一个DatetimeIndex对象，它表示在2021年1月1日至1月10日期间的时间戳序列，每个索引值表示一个时间戳。该时间序列的频率为每天一次（’D’表示day）。

获取Pandas日期时间索引前一个值

在处理Pandas日期时间索引的时候，有时候需要获取某一时间点的前一个值。使用.loc或.iloc方法可以实现获取某个时间点的值，但这些方法无法直接获取前一个值。这里，我们提供两种方法，以示例如下：

方法1：shift方法

shift()方法可将整个Series/DataFrame的数据在行或列方向上移动，而且该方法还可以很方便地实现获取前一个值的操作。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
ts = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D'))

# 获取第6天的前一个值
prev_value = ts.shift(1).at['20210106']
print(prev_value)

这段代码会输出第六天的前一个值，如下所示：

0.3719442723818543

上述代码通过shift方法将时间序列的所有数据向后移动了一行。由于数据（例如，时间序列数据）的向后移动，因此时间索引也将随之移动，那么获取第6天的前一个值，就相当于获取时间序列中第五天的值。

方法2：get_loc方法

get_loc()方法可以返回index对象中的标签的位置，该方法可以与iloc方法一起使用，以返回某个位置之前的标签。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
ts = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D'))

# 获取第6天的前一个值
prev_value = ts.iloc[ts.index.get_loc('20210106')-1]
print(prev_value)