Python pandas shift dataframe с индексом времени

Question

Я совершенно новый с python и борюсь с shift в пандах.

Я сравниваю данные, но его нужно сопоставить, чтобы сравнить его. Чтобы выровнять данные, мне нужно только сдвинуть одно из значений индекса данных.

Reference data:      Data to be shifted: 
          acc         acc 
index         index    
1480681219**96**0000000  1   1480681220**04**0000000 8 
1480681220**00**0000000  2   1480681220**08**0000000 9  
1480681220**04**0000000  3   1480681220**12**0000000 7 
1480681220**08**0000000  4   1480681220**16**0000000 10 
1480681220**12**0000000  5   1480681220**20**0000000 6 

(опция полужирного редактирования, похоже, не работает, но я хотел бы выделить те части индексов)

Я хотел бы перенести мой фрейм данных с количеством дополнительного времени, отведенным. Обратите внимание: время в наносекундах. Я понял, что что-то вроде df.shift(2) сдвигает мои данные 2 места, но я хотел бы перенести свои данные с -80000000 наносекунд, который в данном случае 2 места:

Вход:

     acc 
index     
1480681220040000000 8 
1480681220080000000 9 
1480681220120000000 7 
1480681220160000000 10 
1480681220200000000 6 

Желаемый результат:

     acc 
index   
1480681219960000000  8 
1480681220000000000  9   
1480681220040000000  7 
1480681220080000000 10 
1480681220120000000  6 
1480681220160000000 NaN 
1480681220200000000 NaN 

Это меньше масштаб моего кода:

class device_data(object): 
    def __init__(self): 

     _index = [1480681220040000000, 
       1480681220080000000, 
       1480681220120000000, 
       1480681220160000000, 
       1480681220200000000] 

     self.df = pd.DataFrame({'acc': [8, 9, 7, 10, 6], 'index': _index}) 
     self.df = self.df.set_index('index') 

if __name__ == '__main__': 
    extratime = np.int64(-40000000) 

    session = dict() 
    session[2] = {'testnumber': '401', 
       'devicename': 'peanut'} 
    session[2]['data_in_device_class'] = device_data() 

    print session[2]['data_in_device_class'].df 

    if hasattr(session[2]['data_in_device_class'], 'df'): 
     session[2]['data_in_device_class'].df = session[2]['data_in_device_class'].df.shift(int(round(extratime))) 
    else: 
     pass 

    print session[2]['data_in_device_class'].df 

Когда я запустил исходный код, он дал мне эту ошибку: OverflowError: Python int too large to convert to C long

Я использовал extratime = np.int64(extratime) для решения проблемы. Я замечаю, что с уменьшенной версией моего кода это действительно не нужно.

Мой вопрос по-прежнему заключается в том, как я мог бы использовать сдвиг, чтобы переместить мой индекс со значением, а не с количеством мест, которые нужно переместить?

Спасибо

Answer 1

Сначала вы хотите перенести свой индекс на требуемую величину, а затем reindex, чтобы сделать вещи проще я беру copy здесь, сдвигать индекс, и мы reindex на union смещенного индекса и исходного индекса ввести NaN строки:

In [232]: 
df1 = df.copy() 
df1.index -= 80000000 
df1.reindex(df1.index.union(df.index)) 

Out[232]: 
         acc 
index      
1480681219960000000 8.0 
1480681220000000000 9.0 
1480681220040000000 7.0 
1480681220080000000 10.0 
1480681220120000000 6.0 
1480681220160000000 NaN 
1480681220200000000 NaN 

Answer 2

IIUC:
Вы можете просто передать свой индекс с собой добавляется дополнительное время.

Рассмотрим dataframe df как пример

df = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape(5, -1)) 
df 

я могу "сдвиг" весь dataframe вниз, как этот

df.index = df.index + 5 
df 

---

Сообщите мне, если это значение. В противном случае я удалю его.