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shift函数是对数据进行移动的操作，假如现在有一个DataFrame数据df，如下所示：

index	value1
A	0
B	1
C	2
D	3

那么如果执行以下代码：

df.shift()

就会变成如下：

index	value1
A	NaN
B	0
C	1
D	2

看一下函数原型：

DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0)

参数

• periods：类型为int，表示移动的幅度，可以是正数，也可以是负数，默认值是1,1就表示移动一次，注意这里移动的都是数据，而索引是不移动的，移动之后没有对应值的，就赋值为NaN。
  执行以下代码：

df.shift(2)

就会得到：

index	value1
A	NaN
B	NaN
C	0
D	1

执行：

df.shift(-1)

会得到：

index	value1
A	1
B	2
C	3
D	NaN

• freq： DateOffset, timedelta, or time rule string，可选参数，默认值为None，只适用于时间序列，如果这个参数存在，那么会按照参数值移动时间索引，而数据值没有发生变化。例如现在有df1如下：

index	value1
2016-06-01	0
2016-06-02	1
2016-06-03	2
2016-06-04	3

执行：

df1.shift(periods=1,freq=datetime.timedelta(1))

会得到：

index | value1

—-|—-

2016-06-02 | 0

2016-06-03 | 1

2016-06-04 | 2

2016-06-05 | 3

• • axis：{0, 1, ‘index’, ‘columns’}，表示移动的方向，如果是0或者’index’表示上下移动，如果是1或者’columns’，则会左右移动。