Python pandas.DataFrame.diff函数方法的使用

DataFrame.diff(self, periods=1, axis=0)

第一个离散的元素差异。

计算DataFrame元素与DataFrame中另一个元素的差异（默认值是前一行的同一列中的元素）。

例子

1）与前一行的差异

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8],
                   'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})

# 与前一行的差异
diff_prev_row = df.diff()
print("与前一行的差异：")
print(diff_prev_row)

2）与前一列的差异

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8],
                   'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})

# 与前一列的差异
diff_prev_col = df.diff(axis=1)
print("\n与前一列的差异：")
print(diff_prev_col)

3）与第3行的差异

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8],
                   'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})

# 与第3行的差异
diff_third_row = df.diff(periods=3)
print("\n与第3行的差异：")
print(diff_third_row)

4）与以下行的差异

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8],
                   'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})

# 与以下行的差异
diff_next_row = df.diff(periods=-1)
print("\n与以下行的差异：")
print(diff_next_row)