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Qu'entend-on par changement de trame de données?

Je suis coincé dans les lignes suivantes

import quandl,math
import pandas as pd
import numpy as np
from  sklearn import preprocessing ,cross_validation , svm
from sklearn.linear_model import  LinearRegression


df = quandl.get('WIKI/GOOGL')




df = df[['Adj. Open','Adj. High','Adj. Low','Adj. Close','Adj. Volume']]

df['HL_PCT'] = (df["Adj. High"] - df['Adj. Close'])/df['Adj. Close'] * 100
df['PCT_CHANGE'] = (df["Adj. Close"] - df['Adj. Open'])/df['Adj. Open'] * 100

df = df[['Adj. Close','HL_PCT','PCT_CHANGE','Adj. Open']]

forecast_col = 'Adj. Close'

df.fillna(-99999,inplace = True)

forecast_out = int(math.ceil(.1*len(df)))

df['label'] = df[forecast_col].shift(-forecast_out)
print df.head()

Je ne pouvais pas comprendre ce que l'on entend par df [Forecast_col] .shift (-forecast_out)

Veuillez expliquer la commande et que signifie-t-elle ??

pythonpandasquandl
9
rithwik kukunuri

Fonction de décalage de pandas.Dataframe décale l'index selon le nombre de périodes souhaité avec une fréquence de temps facultative. Pour plus d'informations sur la fonction shift, veuillez vous référer à ceci link .

Voici le petit exemple de valeurs de colonne déplacées:

import pandas as pd 
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"date": ["2000-01-03", "2000-01-03", "2000-03-05", "2000-01-03", "2000-03-05",
                        "2000-03-05", "2000-07-03", "2000-01-03", "2000-07-03", "2000-07-03"],
               "variable": ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "D"],
               "no": [1, 2.2, 3.5, 1.5, 1.5, 1.2, 1.3, 1.1, 2, 3],
               "value": [0.469112, -0.282863, -1.509059, -1.135632, 1.212112, -0.173215,
                         0.119209, -1.044236, -0.861849, None]})

Voici la valeur de la colonne avant qu'elle ne soit décalée

df['value']

production

0    0.469112
1   -0.282863
2   -1.509059
3   -1.135632
4    1.212112
5   -0.173215
6    0.119209
7   -1.044236
8   -0.861849
9         NaN

En utilisant la fonction de décalage, les valeurs sont décalées en fonction de la période donnée

par exemple, utiliser shift avec un entier positif décale la valeur des lignes vers le bas:

df['value'].shift(1)

production

0         NaN
1    0.469112
2   -0.282863
3   -1.509059
4   -1.135632
5    1.212112
6   -0.173215
7    0.119209
8   -1.044236
9   -0.861849
Name: value, dtype: float64

en utilisant shift avec un entier négatif décale la valeur des lignes vers le haut:

df['value'].shift(-1)

production

0   -0.282863
1   -1.509059
2   -1.135632
3    1.212112
4   -0.173215
5    0.119209
6   -1.044236
7   -0.861849
8         NaN
9         NaN
Name: value, dtype: float64
16
Akshay Kandul