Décalage des valeurs avec shift()

Fonctions :

• shift()

  La fonction shift() de Pandas permet de décaler les valeurs d'une colonne ou d'un DataFrame sur un certain nombre de lignes. Cela est souvent utilisé dans l'analyse des séries temporelles ou dans des contextes où vous devez comparer les valeurs d'une colonne à une valeur précédente ou suivante. Par défaut, shift(1) décale les valeurs d'une colonne d'une ligne vers le bas (ou vers le haut si un nombre négatif est utilisé). Cette fonction est utile pour calculer des différences entre les valeurs consécutives, créer des variables de décalage ou effectuer des calculs de type "rolling".

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Description
  periods	Le nombre de périodes (lignes) à décaler. Par défaut, c'est 1. Utilisez une valeur positive pour un décalage vers le bas, ou une valeur négative pour un décalage vers le haut.
  fill_value	Valeur à utiliser pour remplir les valeurs manquantes générées par le décalage. Par défaut, c'est NaN.
  axis	L'axe sur lequel appliquer le décalage. Par défaut, c'est l'axe des lignes (axis=0).

  Exemple de code :

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  import pandas as pd
  
  # Création d'un DataFrame exemple
  data = {
      'date': ['2025-01-01', '2025-01-02', '2025-01-03'],
      'ventes': [100, 150, 200]
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  
  # Décalage des valeurs de la colonne 'ventes' d'une ligne vers le bas
  df['ventes_decalees'] = df['ventes'].shift(1)
  
  # Affichage du DataFrame après le décalage
  print(df)

  

  Explication du code :

  La ligne import pandas as pd importe la bibliothèque pandas, renommée ici en pd pour faciliter son utilisation dans le code.

  Création d'un DataFrame exemple

  Un DataFrame nommé df est créé avec les colonnes date et ventes. La colonne date contient des dates sous forme de chaînes, et la colonne ventes contient des chiffres représentant les ventes associées à chaque date.

  Décalage des valeurs de la colonne 'ventes' d'une ligne vers le bas

  La méthode shift(1) permet de décaler les valeurs d'une colonne d'un certain nombre de lignes. Ici, df['ventes'].shift(1) déplace toutes les valeurs de la colonne ventes d'une ligne vers le bas. La première ligne de la colonne ventes_decalees devient NaN puisque la valeur précédente n'existe pas.

  Ce décalage est souvent utilisé pour effectuer des comparaisons entre valeurs successives ou pour calculer des différences entre les lignes d'un DataFrame.

  Affichage du DataFrame après le décalage

  La ligne print(df) affiche le DataFrame après l'ajout de la colonne ventes_decalees, qui contient les valeurs de la colonne ventes décalées d'une ligne vers le bas.