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)。
参数: | periods : 用于计算差异的周期,接受负值。 axis : {0或'index',1或'columns'},默认为 区分行( 版本0.16.1中的新功能.. |
返回: |
|
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)