डेटाफ्रेम इंडेक्स को सकारात्मक और नकारात्मक दिशा में दो पीरियड्स शिफ्ट करने के लिए पायथन प्रोग्राम लिखें

मान लीजिए आपके पास एक डेटाफ्रेम है और सकारात्मक और नकारात्मक दिशा में दो पीरियड्स द्वारा इंडेक्स शिफ्ट करने का परिणाम है:

shift the index by three periods in positive direction    Id Age
2020-01-01 00:00:00 NaN NaN
2020-01-01 12:00:00 NaN NaN
2020-01-02 00:00:00 1.0 10.0
2020-01-02 12:00:00 2.0 12.0
2020-01-03 00:00:00 3.0 14.0
shift the index by three periods in negative direction    Id Age
2020-01-01 00:00:00 3.0 14.0
2020-01-01 12:00:00 4.0 11.0
2020-01-02 00:00:00 5.0 13.0
2020-01-02 12:00:00 NaN NaN
2020-01-03 00:00:00 NaN NaN

समाधान

इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे:

• start='01-01-2020', periods=5, freq='12H' के साथ पांडास टाइम सीरीज़ बनाएं

• एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें

• सकारात्मक दिशा में दो पीरियड्स द्वारा इंडेक्स शिफ्ट करने के लिए df.shift() लागू करें

df.shift(2, axis=0)

• नकारात्मक दिशा में दो पीरियड्स द्वारा इंडेक्स शिफ्ट करने के लिए df.shift() लागू करें

df.shift(-2, axis=0)

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:

import pandas as pd
time_series = pd.date_range('01-01-2020', periods=5, freq='12H')
df = pd.DataFrame({"Id":[1,2,3,4,5],
                   "Age":[10,12,14,11,13]},
                   index=time_series)
print("Dataframe is:\n", df)
print("shift the index by three periods in positive direction")
print(df.shift(2, axis=0))
print("shift the index by three periods in negative direction")
print(df.shift(-2, axis=0))

आउटपुट

Dataframe is:      Id Age
2020-01-01 00:00:00 1 10
2020-01-01 12:00:00 2 12
2020-01-02 00:00:00 3 14
2020-01-02 12:00:00 4 11
2020-01-03 00:00:00 5 13
shift the index by three periods in positive direction    Id Age
2020-01-01 00:00:00 NaN NaN
2020-01-01 12:00:00 NaN NaN
2020-01-02 00:00:00 1.0 10.0
2020-01-02 12:00:00 2.0 12.0
2020-01-03 00:00:00 3.0 14.0
shift the index by three periods in negative direction    Id Age
2020-01-01 00:00:00 3.0 14.0
2020-01-01 12:00:00 4.0 11.0
2020-01-02 00:00:00 5.0 13.0
2020-01-02 12:00:00 NaN NaN
2020-01-03 00:00:00 NaN NaN