今天小编就为大家分享一篇Python使用pandas对数据进行差分运算的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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爱安网。

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