shift/diff का उपयोग
shift values को ऊपर या नीचे ले जाता है और diff पिछली value घटाता है, दोनों समय के साथ बदलाव के लिए उपयोगी हैं।
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Syntax
df["column"].shift(1)
df["column"].diff()shift/diff
shift(1) data को एक row नीचे ले जाता है ताकि हर row पिछली value देख सके। diff() पिछली row से अंतर है और pct_change() percentage change देता है। Negative shift values आगे देखते हैं।
Note:
pct_change, diff को पिछली value से divide करने के बराबर है।
उदाहरण: shift/diff
import pandas as pd
s = pd.Series([100, 110, 99, 120])
print(s.shift(1).tolist())
print(s.diff().tolist())
print(s.pct_change().round(3).tolist())
# Output:
# [nan, 100.0, 110.0, 99.0]
# [nan, 10.0, -11.0, 21.0]
# [nan, 0.1, -0.1, 0.212]Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- यह भूल जाना कि पहली row NaN बन जाती है
- गलत दिशा में shift करना
- unsorted data पर shift का उपयोग करना
चैप्टर सारांश
- shift values को move करता है
- diff change देता है
- pct_change relative change देता है
- पहली row NaN बन जाती है
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