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Python使用pandas对数据进行差分运算的方法
站长资源 2025/2/28 佚名
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如下所示：

> import pandas as pd
> import numpy as np

# 生成模拟数据
> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),     'b':np.random.randint(1, 100, 10)},    index=map(str, range(10)))
> df
    a    b
0  21  54
1  53  28
2  18  87
3  56  40
4  62  34
5  74  10
6   7  78
7  58  79
8  66  80
9  30  21

# 纵向一阶差分，当前行减去上一行
> df.diff()
      a      b
0   NaN   NaN
1  32.0 -26.0
2 -35.0  59.0
3  38.0 -47.0
4   6.0  -6.0
5  12.0 -24.0
6 -67.0  68.0
7  51.0   1.0
8   8.0   1.0
9 -36.0 -59.0

# 横向一阶差分，当前列减去左边的列
> df.diff(axis=1)
    a      b
0 NaN  33.0
1 NaN -25.0
2 NaN  69.0
3 NaN -16.0
4 NaN -28.0
5 NaN -64.0
6 NaN  71.0
7 NaN  21.0
8 NaN  14.0
9 NaN  -9.0

# 纵向二阶差分
> df.diff(periods=2)
      a      b
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

# 纵向二阶差分，丢弃空值
> df.diff(periods=2).dropna()
      a     b
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

以上这篇Python使用pandas对数据进行差分运算的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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