pandas.DataFrame.shift（）fill_value不起作用

Question

这听起来像是一个很奇怪的问题，但是当我使用pandas.DataFrame.shift()带有fill_value关键字参数的函数时，我总是收到一个TypeError: shift() got an unexpected keyword argument 'fill_value'。

甚至文档中的一个简单示例也给了我这个错误：

df = pd.DataFrame({'c1': [1, 2, 3], 
                   'c2': [4, 5, 6],
                   'c3': [7, 8, 9]})

df.shift(periods=1, fill_value=0)

通常会预期

    c1    c2    c3
0   0     0     0
1   1     4     7
2   2     5     8
3   3     6     9

但是会引发错误。有人会知道是什么问题吗？我在其他地方搜索过，但似乎没有其他人遇到此问题...

Answer 1

问题是0.24+在DataFrame.shift.

fill_value : 对象，可选

用于新引入的缺失值的标量值。默认值取决于 self 的 dtype。对于数值数据，使用 np.nan。对于日期时间、时间增量或周期数据等，使用 NaT。对于扩展数据类型，使用 self.dtype.na_value。

在0.24.0版本中更改。

然后使用DataFrame.fillna：

df = df.shift(periods=1).fillna(0)

或者DataFrame.fillna，DataFrame.iloc如果可能的话，通过数据中的另一个缺失值按位置指定第一行，必要时只替换它：

df = df.shift(periods=1)
df.iloc[0] = df.iloc[0].fillna(0)
print (df)
    c1   c2   c3
0  0.0  0.0  0.0
1  1.0  4.0  7.0
2  2.0  5.0  8.0