Python 级数的循环移位

我正在对熊猫中的数据系列使用shift方法

是否可以在一个步骤中进行循环移位，即第一个值变为最后一个值

>>> input
Out[20]: 
5     0.995232
15    0.999794
25    1.006853
35    0.997781
45    0.981553
Name: vRatio, dtype: float64

>>> input.shift()
Out[21]: 
5          NaN
15    0.995232
25    0.999794
35    1.006853
45    0.997781
Name: vRatio, dtype: float64

期望输出：

Out[21]: 
5     0.981553
15    0.995232
25    0.999794
35    1.006853
45    0.997781
Name: vRatio, dtype: float64

---

要在不使用单个步骤的情况下执行此操作，请执行以下操作：

>>> output = input.shift()
>>> output.loc[output.index.min()] = input.loc[input.index.max()]
>>> output
Out[32]: 
5     0.981553
15    0.995232
25    0.999794
35    1.006853
45    0.997781
Name: vRatio, dtype: float64

可以使用循环索引值，并将其作为值传递给：

如果要保留索引，可以使用

np.roll

再次覆盖这些值：

In [25]:
df['vRatio'] = np.roll(df['vRatio'],1)
df

Out[25]:
         vRatio
index          
5      0.981553
15     0.995232
25     0.999794
35     1.006853
45     0.997781

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下面是对@EdChum的伟大答案的一点修改，我发现在我想避免任务的情况下，这一点更有用：

pandas.DataFrame(np.roll(df.values, 1), index=df.index)

或对于系列：

pandas.Series(np.roll(ser.values, 1), index=ser.index)

pandas.Series(np.roll(ser.values, 1), index=ser.index)