Python shift不适用于列和行的子集

我有以下数据框：

df=pd.DataFrame（{“a”：[1,2,3,4,5]，“b”：[3,2,1,2,2]，“c”：[2,1,0,2,1]}）

我想把索引0处的a列和b列移到2。也就是说，我想要的结果是

    a   b   c
0  NaN NaN  2
1   1   3   1
2   2   2   0
3   4   1   2
4   5   2   1

如果我这样做

df[[“a”，“b”][0:3]=df[[“a”，“b”][0:3]。班次（1）

看看df，它似乎没有改变

但是，如果仅选择行或列，则可以：

单列，选择行子集：

df[“a”][0:3]=df[“a”][0:3]。班次（1）

输出：

     a  b   c
0   NaN 3   2
1   1.0 2   1
2   2.0 1   0
3   4.0 2   2
4   5.0 2   1

同样，如果我选择了一个列列表，但选择了所有行，那么它也会按预期工作：

df[[“a”，“b”]=df[[“a”，“b”]].shift（1）

输出：

    a   b   c
0   NaN NaN 2
1   1.0 3.0 1
2   2.0 2.0 0
3   3.0 1.0 2
4   4.0 2.0 1

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为什么

df[[“a”，“b”][0:3]=df[[“a”，“b”][0:3]。班次（1）

没有按预期工作？我遗漏了什么吗？

问题是有双重选择-首先是列，然后是行，所以更新副本。也检查一下

可能的解决方案是选择一个索引标签和列名称：

df.loc[0:2, ["a", "b"]] = df.loc[0:2, ["a", "b"]].shift(1)
print (df)
     a    b  c
0  NaN  NaN  2
1  1.0  3.0  1
2  2.0  2.0  0
3  4.0  2.0  2
4  5.0  2.0  1

如果不是默认索引且有必要，请选择前两行：

df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5], "b":[3,2,1,2,2], "c": [2,1,0,2,1]},
                   index=list('abcde'))

df.loc[df.index[0:2], ["a", "b"]] = df.loc[df.index[0:2], ["a", "b"]].shift(1)
print (df)
     a    b  c
a  NaN  NaN  2
b  1.0  3.0  1
c  3.0  1.0  0
d  4.0  2.0  2
e  5.0  2.0  1

df[[“a”，“b”]][0:3]

不起作用，因为您没有正确编制索引，这不是返回视图，您只是在更新副本

df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5], "b":[3,2,1,2,2], "c": [2,1,0,2,1]},
                   index=list('abcde'))

df.loc[df.index[0:2], ["a", "b"]] = df.loc[df.index[0:2], ["a", "b"]].shift(1)
print (df)
     a    b  c
a  NaN  NaN  2
b  1.0  3.0  1
c  3.0  1.0  0
d  4.0  2.0  2
e  5.0  2.0  1