Pandas 后续行之间的区别 - Python

Pandas 是一个强大的数据分析工具，常用于数据处理、清洗、转换、分析等操作。在 Pandas 中，有一些常见的操作涉及到了数据的累加、聚合等，而这也就需要对连续的行数据进行操作。本文将介绍在 Pandas 中处理连续行数据时，后续行之间的区别以及如何正确理解和使用它们。

.shift() 方法

.shift() 方法可以将行数据沿着指定的方向移动若干行，默认为向下移动一行。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data)

df['A+1'] = df['A'].shift(-1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  A+1
0  1  a  2.0
1  2  b  3.0
2  3  c  4.0
3  4  d  5.0
4  5  e  NaN

可以看到，.shift() 方法将原来的数据向下移动一行，同时指定了 A+1 列，其中每一行的值都是原来 A 列相应行的下一行数据。最后一行填充了 NaN 值，是因为没有下一行数据。

DataFrame.diff() 方法

DataFrame.diff() 方法可以根据指定的方向计算当前行数据与前一行数据的差异值。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data)

df['A_diff'] = df['A'].diff()

print(df)

输出结果为：

   A  B  A_diff
0  1  a     NaN
1  2  b     1.0
2  3  c     1.0
3  4  d     1.0
4  5  e     1.0

可以看到，.diff() 方法计算了每一行数据与前一行数据的差异值，最开始一行填充了 NaN 值，因为前面并没有数据来和它进行比较。

.shift() 和 DataFrame.diff() 方法的结合使用

如果需要对连续的行数据进行操作，可能需要同时结合 .shift() 和 DataFrame.diff() 方法使用。例如，计算当前行数据与下一行数据的差异值：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}

df = pd.DataFrame(data)

df['A_diff'] = df['A'].diff(-1)  # 注意这里使用了 `-1`

print(df)

输出结果为：

   A  B  A_diff
0  1  a    -1.0
1  2  b    -1.0
2  3  c    -1.0
3  4  d    -1.0
4  5  e     NaN

可以看到，.diff() 方法中传入了参数 -1，表示计算当前行数据与下一行数据的差异值，而不是与前一行数据的差异值。最后一行填充了 NaN 值，是因为最后一行没有下一行数据。

通过本文的介绍，你应该已经理解了 Pandas 中连续行数据的区别及如何正确处理它们。当需要进行复杂的数据处理分析时，Pandas 可以帮助你轻松地完成大部分工作。