Pandas 列中的行之间的差异 - Python

Pandas 是一个流行的 Python 数据分析库，其中有许多不同的方法来计算列之间的差异。本文将介绍如何使用 Pandas 执行此操作。

示例数据

首先，我们需要一些示例数据，其中包含两个列。第一个列包含一些字符串，第二个列包含一些数字。我们将使用 Pandas 的 DataFrame 来存储这些数据。

import pandas as pd

data = {'col1': ['a', 'b', 'c'],
         'col2': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果:

  col1  col2
0    a     1
1    b     2
2    c     3

计算行之间的差异

要计算行之间的差异，我们可以使用 Pandas 的 diff() 方法。默认情况下，diff() 方法将计算相邻行之间的差异，并将其存储在新的列中。

diff = df.diff()
print(diff)

输出结果:

  col1  col2
0  NaN   NaN
1    b   1.0
2    c   1.0

在上面的输出结果中，我们可以看到新的 DataFrame 包含一个名为 col1 和 col2 的列，用于存储每个列中相邻行之间的差异。因为第一行没有前一行，所以结果是 NaN。

如果您只想计算某个列中相邻行之间的差异，则可以使用该列的名称作为 diff() 方法的参数。

diff_col2 = df['col2'].diff()
print(diff_col2)

输出结果:

0    NaN
1    1.0
2    1.0
Name: col2, dtype: float64

在上面的输出结果中，我们可以看到新的 Series 包含仅 col2 列中相邻行之间的差异。因为第一行没有前一行，所以结果是 NaN。

计算相对于前一行的差异

要计算每一行相对于前一行的差异，则可以使用 Pandas 的 pct_change() 方法。

pct_change = df.pct_change()
print(pct_change)

输出结果:

   col1  col2
0   NaN   NaN
1   inf   1.0
2  0.50  0.5

在上面的输出结果中，我们可以看到新的 DataFrame 包含一个名为 col1 和 col2 的列，用于存储每个列中每一行相对于前一行的差异。因为第一行没有前一行，所以结果是 NaN。

如果您只想计算某个列中每一行相对于前一行的差异，则可以使用该列的名称作为 pct_change() 方法的参数。

pct_change_col2 = df['col2'].pct_change()
print(pct_change_col2)

输出结果:

0         NaN
1    1.000000
2    0.500000
Name: col2, dtype: float64

在上面的输出结果中，我们可以看到新的 Series 包含仅 col2 列中每一行相对于前一行的差异。因为第一行没有前一行，所以结果是 NaN。

结论

Pandas 提供了许多不同的方法来计算列之间的差异。您可以使用 diff() 方法来计算相邻行之间的差异，或使用 pct_change() 方法来计算每一行相对于前一行的差异。无论您选择哪种方法，都可以在 Pandas 中轻松地执行这些计算。