如何访问pandas dataframe中以前行的数据？

在访问pandas DataFrame中以前行的数据时，可以使用shift()函数来实现。shift()函数可以将DataFrame中的数据沿着指定的轴向上或向下移动，并用NaN填充空缺的位置。

具体操作如下：

1. 使用shift()函数，指定参数periods为负数，表示向上移动的行数。例如，shift(-1)表示向上移动一行。
2. 使用shift()函数后，可以通过索引或列名来访问移动后的数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 访问前一行的数据
previous_row = df.shift(-1)

# 输出结果
print(previous_row)

输出结果如下：

     A     B
0  2.0   7.0
1  3.0   8.0
2  4.0   9.0
3  5.0  10.0
4  NaN   NaN

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，并使用shift()函数向上移动了一行。最后一行的数据被移动到了第一行，并用NaN填充了空缺的位置。

需要注意的是，shift()函数默认会将移动后的数据类型设置为浮点型。如果需要保持原始数据类型，可以使用astype()函数进行类型转换。

关于pandas DataFrame的更多信息和操作，请参考腾讯云的产品文档：pandas DataFrame。