pyspark.pandas.Index.shift

索引。 轉變 ( :int=1,fill_value:可選(任何]=沒有一個 )→IndexOpsLike

轉變係列/索引所需數量的時期。

請注意

當前實現的轉變沒有指定分區規範使用火花的窗口。這導致所有數據進入單一分區在單一機器,可能會導致嚴重的性能下降。避免這種方法對非常大的數據集。

參數
int

時期的轉變。可以積極或消極的。

fill_value 對象,可選

新引入的標量值用缺失值。默認的dtype取決於自己。對於數值型數據,np。使用nan。

返回
複製輸入係列/索引,發生了變化。

例子

> > >df=psDataFrame({“Col1”:(10,20.,15,30.,45),“Col2”:(13,23,18,33,48),“Col3”:(17,27,22,37,52)},=(“Col1”,“Col2”,“Col3”])
> > >dfCol1轉變(=3)0南1南2南3 10.04 20.0名稱:Col1 dtype: float64
> > >dfCol2轉變(=3,fill_value=0)0 01 02 03 134 23名稱:Col2 dtype: int64
> > >df指數轉變(=3,fill_value=0)Int64Index ([0, 0, 0, 0, 1], dtype =“int64”)