在 Pandas 中将多个每日价值列向前移动一年答案

【问题标题】：Shift multiple daily value columns forward by one year in Pandas在 Pandas 中将多个每日价值列向前移动一年
【发布时间】：2021-12-21 19:10:32
【问题描述】：

给定一个数据框df，如下：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(2021)
dates = pd.date_range('20130101', periods=720)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(720, 3)), index=dates, columns=list('ABC'))
df

输出：

             A   B   C
2013-01-01  85  57   0
2013-01-02  94  86  44
2013-01-03  62  91  29
2013-01-04  21  93  24
2013-01-05  12  70  70
         ..  ..  ..
2014-12-17  38  42  20
2014-12-18  67  93  47
2014-12-19  27  10  74
2014-12-20  18  92  62
2014-12-21  90  40  31

如何将 B 和 C 列向前移动一年？谢谢。请注意闰年问题。

下面的代码似乎适用于示例数据，但对于在B 和C 内包含NaNs 的真实数据，它会生成：ValueError: cannot reindex from a duplicate axis：

df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].shift(freq=pd.DateOffset(years=1))
print(df)

输出：

             A     B     C
2013-01-01  85   NaN   NaN
2013-01-02  94   NaN   NaN
2013-01-03  62   NaN   NaN
2013-01-04  21   NaN   NaN
2013-01-05  12   NaN   NaN
         ..   ...   ...
2014-12-17  38  33.0  79.0
2014-12-18  67  24.0  53.0
2014-12-19  27  54.0  39.0
2014-12-20  18  68.0  80.0
2014-12-21  90  65.0  65.0

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe numpy datetime

【解决方案1】：

下面的代码似乎有效：

df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].shift(freq=pd.DateOffset(years=1))
print(df)

输出：

             A     B     C
2013-01-01  85   NaN   NaN
2013-01-02  94   NaN   NaN
2013-01-03  62   NaN   NaN
2013-01-04  21   NaN   NaN
2013-01-05  12   NaN   NaN
         ..   ...   ...
2014-12-17  38  33.0  79.0
2014-12-18  67  24.0  53.0
2014-12-19  27  54.0  39.0
2014-12-20  18  68.0  80.0
2014-12-21  90  65.0  65.0

【讨论】：