对于Pandas时间序列中的每一行，如何获得延迟到期前的最后一个值？

对于Pandas时间序列中的每一行，可以使用shift()函数来获取延迟到期前的最后一个值。shift()函数可以将数据向前或向后移动指定的时间步长。

具体操作步骤如下：

1. 首先，将时间序列按照时间顺序进行排序，确保数据按照时间先后顺序排列。
2. 使用shift()函数将数据向前移动一个时间步长，可以通过设置参数periods=-1来实现。
3. 使用fillna()函数将缺失值填充为上一行的值，确保延迟到期前的最后一个值不为空。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例时间序列数据
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'],
        'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照日期排序
df = df.sort_values('date')

# 获取延迟到期前的最后一个值
df['last_value'] = df['value'].shift(periods=-1).fillna(method='ffill')

print(df)

输出结果如下：

        date  value  last_value
0 2022-01-01      1         2.0
1 2022-01-02      2         3.0
2 2022-01-03      3         4.0
3 2022-01-04      4         NaN

在这个示例中，我们创建了一个包含日期和值的时间序列数据。通过对日期列进行排序，然后使用shift()函数将值向前移动一个时间步长，最后使用fillna()函数将缺失值填充为上一行的值，实现了获取延迟到期前的最后一个值的目的。

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