Python 按列轴移位时，移位返回不正确的结果

我正在经历一些非常奇怪的事情，不确定这是否是一个bug（希望不是）。无论如何，当我按列执行

DataFrame.shift

方法时，列的移位不正确或者返回的值不正确（请参见下面的输出）

有没有人知道我是否遗漏了一些东西，或者仅仅是库中的一个bug

#示例2
ind=pd.日期范围（'2019年1月1日'，周期=5，频率=12小时'）
df2=pd.DataFrame（{“A”：[1,2,3,4,5]，
“B”：[10,20，np.nan，40,50]，
“C”：[11,22,33，np.nan，55]，
“D”：[-11、-24、-51、-36、-2]，
“D1”：[假]*5，
‘E’：[True，False，False，True，True]}，
索引=ind）
df2.移位（频率=12H'，周期=1，轴=1）
df2.移位（周期=1，轴=1）
打印（df2.shift（周期=1，轴=1））#按列移位->不正确
#打印（df2.shift（周期=1，轴=0））#正确

输出：

abcd1e
2019-01-01 00:00:00 110.011.0-11假-真
2019-01-01 12:00:00 220.022.0-24假假
2019-01-02 00:00:00 3南33.0-51假假
2019-01-02 12:00:00 440.0南-36假-真
2019-01-03 00:00:00550.055.0-2假-真
A B C D D1 E
2019-01-01 00:00:00楠楠10.01.0楠楠假
2019-01-01 12:00:00楠楠20.02.0楠楠假
2019-01-02 00:00:00楠楠3.0楠楠假
2019-01-02 12:00:00楠楠40.04.0楠楠假
2019-01-03 00:00:00楠楠50.05.0楠楠假
[以0.4s完成]

您是对的，问题是

数据帧。使用
axis=1的shift
将对象列移动到具有相同数据类型的下一列

在示例列中，
A
和
D
由整数填充，因此
A
移动到
D
，列
B
和
C
由浮点数填充，因此
B
移动到
C
，在布尔
D1
和
E
列中类似

解决方案应该是将所有列转换为对象，按住shift键，然后使用：

如果将
shift
与
axis=0
一起使用，则数据类型总是相同的，因此工作正常。
这不是我所希望的，显然它发生在任何数据类型上，而不仅仅是对象数据类型。谢谢你提供的信息。@JieJenn-答案是用更好的解决方案编辑的；）这很有魅力。谢谢。答案已解决。
df3 = df2.astype(object).shift(1, axis=1).infer_objects()
print (df3)
                      A  B     C     D  D1      E
2019-01-01 00:00:00 NaN  1  10.0  11.0 -11  False
2019-01-01 12:00:00 NaN  2  20.0  22.0 -24  False
2019-01-02 00:00:00 NaN  3   NaN  33.0 -51  False
2019-01-02 12:00:00 NaN  4  40.0   NaN -36  False
2019-01-03 00:00:00 NaN  5  50.0  55.0  -2  False

print (df3.dtypes)
A     float64
B       int64
C     float64
D     float64
D1      int64
E        bool
dtype: object