DataFrame.shift unexpected result
Consider an arbitrary DataFrame:

``` python
df = pd.DataFrame([1,2,4,35,356,3425,24,24,12,24,6,7,8,8,4], columns=['one'])
df['two'] = np.log(df['one'])
df['three'] = np.log10(df['one'])
df['four'] = np.exp(df['one'])
df['five'] = df['two'] * df['three']
```

This gives:

```
In [8]: df
Out[8]:
     one       two     three           four       five
0      1  0.000000  0.000000   2.718282e+00   0.000000
1      2  0.693147  0.301030   7.389056e+00   0.208658
2      4  1.386294  0.602060   5.459815e+01   0.834632
3     35  3.555348  1.544068   1.586013e+15   5.489699
4    356  5.874931  2.551450  4.062895e+154  14.989592
5   3425  8.138857  3.534661            inf  28.768096
6     24  3.178054  1.380211   2.648912e+10   4.386386
7     24  3.178054  1.380211   2.648912e+10   4.386386
8     12  2.484907  1.079181   1.627548e+05   2.681665
9     24  3.178054  1.380211   2.648912e+10   4.386386
10     6  1.791759  0.778151   4.034288e+02   1.394260
11     7  1.945910  0.845098   1.096633e+03   1.644485
12     8  2.079442  0.903090   2.980958e+03   1.877923
13     8  2.079442  0.903090   2.980958e+03   1.877923
14     4  1.386294  0.602060   5.459815e+01   0.834632
```

Now shift columns:

```
In [9]: df.shift(axis=1)
Out[9]:
    one  two  three  four  five
0   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
1   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
2   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
3   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
4   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
5   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
6   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
7   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
8   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
9   NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
10  NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
11  NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
12  NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
13  NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
14  NaN  NaN    NaN   NaN   NaN
```

It appears this issue has been around for over a year:

http://stackoverflow.com/questions/23105197/shift-entire-column-on-a-pandas-dataframe
