假設我有一個 100x100 的 Pandas 數據框，完全由數值組成。我想要做的是獲取第 n 行和第 n-1 行的每一列的差異：假設第一列有值 (1,2,3,4.....100) 我想要的是輸出 (1,1,1,1,1,1,1.....1)它將從第二行中減去第一行，從第三行中減去第二行等等......對于每一列。我已經使用 for 循環完成了它，它循環遍歷每一列，然后每行。但我想知道是否有更優雅的解決方案這就是我認為可行的方法，實際上由于某些原因還沒有機會嘗試....outputframe = pd.DataFrame(data=0, index = list(range(1,99)), column = list(range(1,100))For i in range(0,100): For x in range(1,100): outputframe.iloc[x,i]= df.iloc[x,i]-df[x-1,i]我相信這會給我正確的結果，但是，我想知道是否有更優雅的解決方案
2 回答
臨摹微笑
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這里的關鍵是 pandasshift(n)方法，它允許您按n行移動索引。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 100)))
df_new = df.shift(-1) - df
qq_笑_17
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就像@ALollz 所說的那樣.diff()在這里工作得很好而且很快。第一行將得到 NaN，所以我再次重新分配第一行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 100)))
df_new = df.diff()
df_new.iloc[0] = df.iloc[0]
原始數據框
.diff() 之后（第一行為 NaN）
后 df_new.iloc[0] = df.iloc[0]
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