Question

正如问题所提到的，我有一个大熊猫（版本0.18.0）数据框，其中包含几列1D数据（模拟光谱）。

示例数据集如下所示：

Photon Energy (eV),  Spin_Up (a.u.),  Spin_Down (a.u.),       Difference  
1.520040,                  0.000000,           0.00000,         0.000000   
1.520515,                  0.000000,           0.00000,         0.000000   
1.520990,                  0.000000,           0.00000,         0.000000   
1.521465,                  9.742188,           0.00000,         9.742188   
1.521940,                 35.432140,          24.41665,        11.015490   
1.522415,                 69.708160,          99.48898,       -29.780820   
1.522890,                140.897400,         198.71710,       -57.819700   
1.523365,                369.593200,         401.61710,       -32.023900   
1.523840,               1688.481000,        1034.93300,       653.548000   
1.524315,               1822.535000,        4645.04600,     -2822.511000   
1.524790,               1284.102000,        5457.34800,     -4173.246000

数据直接从CSV导入（pd.read_csv('sample.csv', index_col='Photon Energy (eV)')，三个导入的列是索引行（具有六位小数精度的光子能量）和两个电子群（整数值）。

现在，我想将索引列移动~2.5meV（对应于200行）。

我已通过以下方式拉出最高点：

abs_max = df.loc[1.52:1.53,["Sum"]].idxmax()
shift_idx = df.index.get_loc(abs_max[0])
shift_amt = int(shift_idx - spdf.index.get_loc(1.515005))

然后尝试使用df.shift(periods=shift_amt)应用转换（我意识到int()上的shift_amt是不必要的，只是试图覆盖所有基础）。这似乎没有效果（索引列未被移位）。尝试在freq函数中将值应用于shift()没有任何区别。当我使用df.index.shift()尝试相同的操作时，我收到了错误NotImplementedError: Not supported for type Float64Index。我认为这意味着我尝试做的事情是不可能的，我应该回到使用一个简单的整数索引列。但是，在我放弃之前，我想知道在这个过程中是否有一些我遗漏的东西。

Answer 1

您可以像这样更改索引值：

df.index += x

使用Float64Index时，如何移动DataFrame的索引？

1 个答案: