pandas.DataFrame.diff() 方法用于计算当前行与前一行之间的差值。它对于时间序列数据分析非常有用,可以帮助识别变化或趋势。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.diff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)。

参数

periods : int,默认值1

用于计算差异的周期,接受负值。

axis : {0或'index',1或'columns'},默认为0

区分行(0)或列(1)。

版本0.16.1中的新功能..

返回

DataFrame

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)

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