series.shift

时间: 2023-08-27 20:06:03 浏览: 47
series.shift函数是pandas库中的一个函数，用于将Series对象中的元素向前或向后移动指定的位置。该函数的参数periods表示移动的位置数，可以为正数表示向前移动，为负数表示向后移动。移动后的位置上的元素用NaN填充。例如，如果有一个Series对象s=\[1,3,5,np.nan,6,8\]，使用s.shift(2)函数将会得到一个新的Series对象，其中元素向前移动了2个位置，前两个位置上的元素用NaN填充。结果为\[NaN, NaN, 1.0, 3.0, 5.0, NaN\]。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [pandas简单操作（2）：处理丢失数据、数据运算、数据合并、数据分组等](https://blog.csdn.net/Yulu_Gan/article/details/109536838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [pandas之滑动窗口学习笔记（shift, diff, pct_change）](https://blog.csdn.net/weixin_40426830/article/details/112154334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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请解释dataframe1 = pd.DataFrame() num_hour = 16 for i in range(num_hour,0,-1): dataframe1['t-'+str(i)] = series.shift(i) dataframe1['t'] = series.values dataframe3=dataframe1.dropna() dataframe3.index=range(len(dataframe3))

在每个小时内，使用 series.shift(i) 函数创建一个新的列，命名为 t-i，表示在当前时刻向前推 i 个小时的 股票 值。这样，我们就得到了 16 列数据，分别表示从当前时刻向前推 1 个小时到 16 个小时的股票值。 ...

num_hour = 16 for i in range(num_hour,0,-1): dataframe1['t-'+str(i)] = series.shift(i)

回答：这段代码的作用是将一个名为series的时间序列数据按照时间向前偏移16个小时，将每一个偏移后的结果合并成一个新的DataFrame，并在新的DataFrame中添加名为't-1'，'t-2'，'t-3'，...，'t-16'的列，这些列的值...

发生异常: TypeError 'method' object is not subscriptable File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <lambda> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 65, in TS_SUM series=series+series.shift[1] ~~~~~~~~~~~~^^^ TypeError: 'method' object is not subscriptable During handling of the above exception, another exception occurred: File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 65, in TS_SUM series=series+series.shift[1] ~~~~~~~~~~~~^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <lambda> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\lenovo\Desktop\实习\import pandas as pd.py", line 108, in <module> tin=sto.groupby('code')['free_turn'].apply(lambda x: TS_SUM(x,2)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'method' object is not subscriptable

series=series+series.shift[1] 这里的错误是 'method' object is not subscriptable，它发生在尝试对 series.shift 方法进行索引操作时。 要修复这个问题，你需要将 shift 方法调用改为 shift()，并...

ne(series.notnull().shift())

series.notnull().shift().ne(series.notnull()) 在这个代码段中，首先调用 notnull() 方法，返回一个布尔类型的 Series，表示原始 Series 中每个元素是否为非空值。接着调用 shift() 方法，将这个 Series ...

series.notnull().ne(series.notnull().shift()).cumsum()

然后使用 shift() 函数将该序列向下移动一个位置，并将其与原始序列逐元素比较，生成一个新的布尔序列，表示每个非空值序列的开始位置。最后，使用 cumsum() 函数对该序列进行累加，以便为每个连续非空值序列...

def TS_AVERAGE(series, number): number=int(number) l=len(series) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift series=series/number return series

shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series testseq = range(0, 400) testseq = pd.Series(testseq) print(testseq) print('测试均值函数') print(TS_AVERAGE...

解释以下代码methods:{ myChartInterval(type, xAxisData, seriesData, myChart) { this.$nextTick(() => { setInterval(() => { let xAxis = xAxisData.shift() xAxisData.push(xAxis) let series = seriesData.shift() seriesData.push(series) if (type == 1) { myChart.setOption({ xAxis: [{ data: xAxisData }], series: [{ data: seriesData }] }); } if (type == 2) { myChart.setOption({ yAxis: [{ data: xAxisData }], series: [{ data: seriesData }] }); } }, $template2.back.board.bar.base.interval); }) },

在 setInterval 方法的回调函数中，使用了 shift 和 push 方法，分别从数组 xAxisData 和 seriesData 的首位移除和添加元素，以实现动态更新数据的效果。 接下来，根据参数 type 的不同，使用 myChart...

s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8], index=dates).shift(2)

此外，还通过 shift 方法将这个 Series 向后移动了两个位置。dates 是一个包含日期的索引对象，可以用来指定 s 的索引。具体来说，这个 Series 包含了以下数据： 2018-01-01 NaN 2018-01-02 NaN 2018-01-03...

def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = series for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print(square) result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT)) return result testseq = range(0, 400) testseq = pd.Series(testseq) print(testseq) print('测试均值函数') print(TS_AVERAGE(testseq.values, 20)) TS_AVERAGE(testseq.values, 20).to_csv('测试均值函数.csv') print('测试加权标准差') print(TS_wgdStd(testseq.values, number=20, halflife=30)) TS_wgdStd(testseq.values, 20, 30).to_csv('测试加权标准差.csv')

shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT...

File "C:\Users\cq\Desktop\gqzq_python\venv\Lib\site-packages\MyTT\MyTT.py", line 28, in REF return pd.Series(S).shift(N).values

具体来说，代码中使用了pandas库的shift函数，该函数可以将Series对象中的元素按照指定的偏移量进行平移。在这行代码中，shift函数的参数N表示平移的偏移量，而S表示要进行平移操作的Series对象。最后，通过调用...

TypeError: Series.items() takes 1 positional argument but 2 were given

在遍历 Pandas Series 对象时，items() 方法不需要传递参数。 以下是修正后的代码： python for index, value in data['月份'].items(): if value != data['月份'].shift(1)[index]: data.loc[index, '累计...

def get_lag(data, col, lagtime): for i in range(1, lagtime + 1): if len(pd.Series(col)) == 1: data[col + "_lag" + str(i)] = data[col].shift(i * 15) else: for col_j in col: data[col_j + "_lag" + str(i)] = data[col_j].shift(i * 15) return data

这段代码是一个用于生成时间序列滞后特征的函数。具体来说，它用 lagtime 参数指定了需要生成几个滞后特征，对于每个滞后特征，函数将原始数据集中的 col 列向上平移 i * 15 个单位，并将平移后的结果作为新的一列...

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子（DASTD） def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

1. TS_SUM(series, number): 用于计算时间序列的累加和，其中series表示时间序列数据，number表示累加的个数。 2. ExpoDecay(array, halflife, number): 用于计算指数衰减加权均值，其中array表示输入的...

def TS_AVERAGE(series, number): number=int(number) l=len(series) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift series=series/number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print(square) result = math.sqrt(np.average(square, weights=DecayWGT)) return result testseq=range(0,400) testseq=pd.Series(testseq) print(testseq) print('测试均值函数') print(TS_AVERAGE(testseq.values,20)) TS_AVERAGE(testseq,20).to_csv('测试均值函数.csv') print('测试加权标准差') print(TS_wgdStd(testseq.values,number=20,halflife=30)) TS_wgdStd(testseq,20,30).to_csv('测试加权标准差.csv')

然而，在调用 TS_AVERAGE 函数时，你将 testseq 作为参数传递，但该函数期望的参数类型是 numpy 数组而不是 pandas Series 对象。 为了解决这个问题，你需要修改 TS_wgdStd 函数中对 TS_AVERAGE 函数的调用...

def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = DataFrame(data) cols = list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values什么意思

4. 对于输入序列，从t-n到t-1的每个时刻，使用shift()函数将数据向上移动i个时间步，并将其添加到cols列表中。 5. 对于输出序列，从t到t+n的每个时刻，使用shift()函数将数据向下移动i个时间步，并将其添加到cols...

我的是多个特征的时间序列，其中每一行数据均属于同一时刻。我要以气温、水位、水温三个特征为预测依据，取当前和上二个时刻共三个时刻的已知数据对下一时刻的水温进行预测，那以下代码模版怎么改成符合我的要求的代码def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = pd.concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values

你可以修改series_to_supervised函数，实现你的需求，修改后的代码如下： python import pandas as pd from numpy import array def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): # data: ...

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