Was ist mit Verschiebung im Datenrahmen gemeint?

Question

Ich bin in den folgenden Zeilen

stecken

import quandl,math 
import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn import preprocessing ,cross_validation , svm 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 


df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 




df = df[['Adj. Open','Adj. High','Adj. Low','Adj. Close','Adj. Volume']] 

df['HL_PCT'] = (df["Adj. High"] - df['Adj. Close'])/df['Adj. Close'] * 100 
df['PCT_CHANGE'] = (df["Adj. Close"] - df['Adj. Open'])/df['Adj. Open'] * 100 

df = df[['Adj. Close','HL_PCT','PCT_CHANGE','Adj. Open']] 

forecast_col = 'Adj. Close' 

df.fillna(-99999,inplace = True) 

forecast_out = int(math.ceil(.1*len(df))) 

df['label'] = df[forecast_col].shift(-forecast_out) 
print df.head() 

Ich konnte nicht verstehen, was mit df gemeint ist [forecast_col] .shift (-forecast_out)

Bitte erläutern Sie den Befehl und was tut ??

Answer 1

Verschiebungsfunktion von Pandas.Dataframe verschiebt den Index um die gewünschte Anzahl von Perioden mit einer optionalen Zeitfrequenz. Weitere Informationen zur Shift-Funktion finden Sie unter link.

Hier ist das kleine Beispiel von Spaltenwerten verschoben wird:

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({"date": ["2000-01-03", "2000-01-03", "2000-03-05", "2000-01-03", "2000-03-05", 
         "2000-03-05", "2000-07-03", "2000-01-03", "2000-07-03", "2000-07-03"], 
       "variable": ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "D"], 
       "no": [1, 2.2, 3.5, 1.5, 1.5, 1.2, 1.3, 1.1, 2, 3], 
       "value": [0.469112, -0.282863, -1.509059, -1.135632, 1.212112, -0.173215, 
         0.119209, -1.044236, -0.861849, None]}) 

Unten ist der Spaltenwert, bevor es

df['value'] 

Ausgang

0 0.469112 
1 -0.282863 
2 -1.509059 
3 -1.135632 
4 1.212112 
5 -0.173215 
6 0.119209 
7 -1.044236 
8 -0.861849 
9   NaN 

Verwendung Schaltfunktionswert verschoben werden abhängig von der angegebenen Zeit verschoben

beispielsweise mit einer positiven ganzen Zahl unter Verwendung Verschiebung verschiebt Zeilen Wert nach unten:

df['value'].shift(1) 

Ausgang

0   NaN 
1 0.469112 
2 -0.282863 
3 -1.509059 
4 -1.135632 
5 1.212112 
6 -0.173215 
7 0.119209 
8 -1.044236 
9 -0.861849 
Name: value, dtype: float64 

mit Shift mit negativen ganzen Zahl verschiebt Reihen nach oben Wert:

df['value'].shift(-1) 

Ausgang

0 -0.282863 
1 -1.509059 
2 -1.135632 
3 1.212112 
4 -0.173215 
5 0.119209 
6 -1.044236 
7 -0.861849 
8   NaN 
9   NaN 
Name: value, dtype: float64