这篇文章主要介绍Pandas如何解决dataframe的一列进行向下顺移问题，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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错误方案：

当时首先想到的是用loc来直接进行替换，也就是

  i = len(dt)
 
  dt_new = pd.DataFrame()
 
  dt_new.loc[0, 'test'] = 0
 
  dt_new.loc[1 : i - 1, 'test'] = dt.loc[0 : i - 2， 'data'] #这里会报错

愿望很美好，现实很残酷，这种方法会报错。

不太好的方案：

于是打算用循环的办法一个一个替换

dt_new = pd.DataFrame()
 
dt_new.loc[0, 'test'] = 0
 
for i in range(len(dt) - 1):
  dt_new.loc[i + 1, 'test'] = dt.loc[i, 'data']

然而这个仅仅O(n)算法复杂度的东西，实际检验当用在几万行数据真的可以给你算好久好久，所以这个办法也弃用了。

正确方案：

pandas的dataframe，每一行是有序号的，直接进行替换的话，有时它会将相同序号的进行替换，这个是dataFrame的特性，有时会忽略从你选择的那一行开始替换，而直接从0开始。所以如果想用pandas来进行顺位移动的话，目前没有在API中找到便捷的方法。

最后终于想到了另外一个办法，就是转化为Numpy数组进行移动后，再转回dataFrame。

  dt_v = dt['data'].values
 
  dt_v = dt_v.flatten()
 
  i = len(dt)
 
  dt_new_v = np.zeros(i)
 
  dt_new_v[0] = 0
 
  dt_new_v[1 : i] = dt_v[0 : i - 1] #这里要注意Numpy数组截取[1, i]实际截取的是[1, i - 1]行！
 
  dt_new = pd.DataFrame()
 
  dt_new['test'] = dt_new_v

要注意Numpy数组截取[1, i]实际截取的是第[1, i - 1]行！

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