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Python Pandas Series.slice_shift()

Python Pandas Series.slice_shift()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.slice_shift()函数等同于不复制数据的移位。移位后的数据将不包括删除的周期，移位后的轴将比原来的小。

语法: Series.slice_shift(periods=1, axis=0)

参数:
periods：移动的周期数，可以是正数或负数

返回：移位：与调用者的类型相同

例子#1：使用Series.slice_shift()函数将给定的Series对象的数据移动2个周期。

# 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)
Python

输出 :

Python Pandas Series.slice_shift()

现在我们将使用Series.slice_shift()函数将给定的系列对象中的数据移动2个周期。

# shift by 2 periods
sr.slice_shift(periods = 2)
Python

输出 :

Python Pandas Series.slice_shift()

正如我们在输出中看到的，Series.slice_shift()函数已经成功地将数据移到了索引上。注意到前两个索引标签被删除了。

示例#2：使用Series.slice_shift()函数将给定的Series对象的数据转移到-2期。

# 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)
Python

输出 :

Python Pandas Series.slice_shift()

现在我们将使用Series.slice_shift()函数，将给定的系列对象中的数据移出-2期。

# shift by -2 periods
sr.slice_shift(periods = -2)
Python

输出 :

Python Pandas Series.slice_shift()

正如我们在输出中看到的，Series.slice_shift()函数已经成功地将数据移到了索引上。注意到最后两个索引标签被删除了，数据被向上移动了。

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