python - Pandas Dataframe 中的第二天或下一行索引

Question

我正在尝试找到一种方法来获取 Pandas 数据框中的第二天(在本例中为下一行)。我以为这很容易找到，但我很挣扎。

起始数据:

    ts = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts.columns = ['Val']
ts['Week'] = ts.index.week
ts

             Val       Week
2000-01-01  -0.639345   52
2000-01-02  1.294537    52
2000-01-03  1.181486    1
2000-01-04  -0.011694   1
2000-01-05  -0.224887   1
2000-01-06  -0.493120   1
2000-01-07  1.439436    1
2000-01-08  1.017722    1
2000-01-09  1.125153    1
2000-01-10  0.209741    2

数据子集:

tsSig = ts[ts.Val>1.5].drop_duplicates(subset='Week')

tsSig.head()


              Val   Week
2000-01-24  2.215559    4
2000-02-09  1.561941    6
2000-02-24  1.645916    8
2000-03-16  1.745079    11
2000-04-10  1.570023    15

我现在想使用 tsSig 子集中的索引在 ts 中查找第二天，然后创建一个新列 ts['Val_Dayplus1'] 显示第 25 个(-0.309811)、第 10 个(-1.644814)等的值

我正在尝试像 ts.loc[tsSig.index].shift(1) 这样的事情来获得第二天，但这显然是不正确的......

所需输出:

                 Val  Val_Dayplus1  Week
2000-01-24  2.215559  -0.309811      4
2000-02-09  1.561941  -1.644814      6
2000-02-24  1.645916   -0.187440     8

(对于 tsSig.index 中的所有行)

编辑:

这似乎为我提供了在 tsSig.index 上移动日期索引所需的信息。我也想听听是否有其他方法可以做到这一点。

ts.loc[tsSig.index + pd.DateOffset(days=1)]
 tsSig['Val_Dayplus1'] = ts['Val'].ix[tsSig.index + pd.DateOffset(days=1)].values

Answer 1

我设法解决了这个问题，所以分享答案:

    ts.loc[tsSig.index + pd.DateOffset(days=1)]
    tsSig['Val_Dayplus1'] = ts['Val'].ix[tsSig.index + pd.DateOffset(days=1)].values

tsSig

                Val Week  Val_Dayplus1
2000-02-15  1.551125    7   -0.102154
2000-02-24  1.525402    8   -0.009776
2000-03-11  1.801845    10  0.832837
2000-03-22  1.546953    12  0.377510
2000-04-17  1.568720    16  -0.258558
2000-06-04  1.646147    22  0.853044