考虑数据框df
df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 2], B=['X', 'Y']))
df
A B
0 1 X
1 2 Y
如果我沿axis=0移动（默认）
df.shift()
A B
0 NaN NaN
1 1.0 X
它按预期将所有行向下推一行。
但是当我沿着axis=1
df.shift(axis=1)
A B
0 NaN NaN
1 NaN NaN
当我期望的时候一切都为空
A B
0 NaN 1
1 NaN 2
我知道为什么会这样。对于axis=0，Pandas逐列进行操作，其中每一列都是单个dtype，并且在移动时，对于如何在开头或结尾处处理引入的NaN值有明确的协议。但是，当沿axis=1转移时，我们将dtype的潜在歧义从一列引入到下一列。在这种情况下，我试图将int64强制放入object列，而Pandas决定只将值设为空。
当dtypes是int64和float64时，这将变得更加棘手
df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 2], B=[1., 2.]))
df
A B
0 1 1.0
1 2 2.0
同样的事情发生
df.shift(axis=1)
A B
0 NaN NaN
1 NaN NaN
我的问题
对于创建沿axis=1移位的数据框（其中结果具有偏移的值和dtypes），有什么好的选择？
对于int64 / float64情况，结果如下所示：
df_shifted
A B
0 NaN 1
1 NaN 2
和
df_shifted.dtypes
A object
B int64
dtype: object
一个更全面的例子
df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 2], B=[1., 2.], C=['X', 'Y'], D=[4., 5.], E=[4, 5]))
df
A B C D E
0 1 1.0 X 4.0 4
1 2 2.0 Y 5.0 5
应该看起来像这样
df_shifted
A B C D E
0 NaN 1 1.0 X 4.0
1 NaN 2 2.0 Y 5.0
df_shifted.dtypes
A object
B int64
C float64
D object
E float64
dtype: object
参考方案
事实证明，熊猫正在转移类似dtypes的块
将df定义为
df = pd.DataFrame(dict(
A=[1, 2], B=[3., 4.], C=['X', 'Y'],
D=[5., 6.], E=[7, 8], F=['W', 'Z']
))
df
# i f o f i o
# n l b l n b
# t t j t t j
#
A B C D E F
0 1 3.0 X 5.0 7 W
1 2 4.0 Y 6.0 8 Z
它将整数移至下一个整数列，将浮点数移至下一个浮点列，将对象移至下一个对象列
df.shift(axis=1)
A B C D E F
0 NaN NaN NaN 3.0 1.0 X
1 NaN NaN NaN 4.0 2.0 Y
我不知道这是个好主意，但这就是正在发生的事情。
方法
astype(object)首先
dtypes = df.dtypes.shift(fill_value=object)
df_shifted = df.astype(object).shift(1, axis=1).astype(dtypes)
df_shifted
A B C D E F
0 NaN 1 3.0 X 5.0 7
1 NaN 2 4.0 Y 6.0 8
transpose
将其设为object
dtypes = df.dtypes.shift(fill_value=object)
df_shifted = df.T.shift().T.astype(dtypes)
df_shifted
A B C D E F
0 NaN 1 3.0 X 5.0 7
1 NaN 2 4.0 Y 6.0 8
itertuples
pd.DataFrame([(np.nan, *t[1:-1]) for t in df.itertuples()], columns=[*df])
A B C D E F
0 NaN 1 3.0 X 5.0 7
1 NaN 2 4.0 Y 6.0 8
虽然我可能会这样做
pd.DataFrame([
(np.nan, *t[:-1]) for t in
df.itertuples(index=False, name=None)
], columns=[*df])
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