计算同一关键字相邻行的差值

Question

卡在一个任务的一部分使用旋转栅门数据从纽约MTA。这里有很多被问到的问题

入口和出口字段保存每周不重置为零的原始计数。我们想知道4小时内有多少个出入口。要计算这个值，我们需要计算具有相同（UNIT，C/A，SCP）键的相邻行之间的差值。创建存储这些数字的NUM\ u ENTRIES和NUM\ u EXITS列

提示：

移位法会有用的。 在进行转换时使用groupby将更容易，因为它将尊重子单元之间的边界。level参数将帮助定义子单元。 大多数计数器都在倒计时，但也有一些计数器倒计时。你应该如何处理这些案件？修好这个额外的学分

到目前为止我的代码是：

df = pd.read_csv("turnstile_161126.txt")
timestamp =pd.to_datetime(df['DATE'] + ' ' + df['TIME'])
df.insert(3, 'TIMESTAMP', timestamp)
df.columns = df.columns.str.strip()
df = df.set_index(['UNIT','C/A','SCP','TIMESTAMP'])

                STATION LINENAME    DIVISION    DATE    TIME    DESC    ENTRIES EXITS
UNIT    C/A SCP TIMESTAMP                               
R051    A002    02-00-00    2016-11-19 03:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  03:00:00    REGULAR 5924658 2007780
2016-11-19 07:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  07:00:00    REGULAR 5924672 2007802
2016-11-19 11:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  11:00:00    REGULAR 5924738 2007908
2016-11-19 15:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  15:00:00    REGULAR 5924979 2007980
2016-11-19 19:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  19:00:00    REGULAR 5925389 2008056
2016-11-19 23:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/19/2016  23:00:00    REGULAR 5925614 2008081
2016-11-20 03:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  03:00:00    REGULAR 5925684 2008096
2016-11-20 07:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  07:00:00    REGULAR 5925688 2008113
2016-11-20 11:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  11:00:00    REGULAR 5925755 2008191
2016-11-20 15:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  15:00:00    REGULAR 5925937 2008260
2016-11-20 19:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  19:00:00    REGULAR 5926232 2008332
2016-11-20 23:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/20/2016  23:00:00    REGULAR 5926394 2008367
2016-11-21 03:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  03:00:00    REGULAR 5926425 2008378
2016-11-21 07:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  07:00:00    REGULAR 5926440 2008420
2016-11-21 11:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  11:00:00    REGULAR 5926622 2008741
2016-11-21 15:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  15:00:00    REGULAR 5926872 2008851
2016-11-21 19:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  19:00:00    REGULAR 5927775 2008927
2016-11-21 23:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/21/2016  23:00:00    REGULAR 5928130 2008976
2016-11-22 03:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/22/2016  03:00:00    REGULAR 5928180 2008982
2016-11-22 07:00:00 59 ST   NQR456W BMT 11/22/2016  07:00:00    REGULAR 5928197 2009028

Answer 1

如果我没听错，你可以用DataFrame.shift()

您只需从原始列值中减去移位的列值，并将其存储在新列中：

df['NUM_ENTRIES'] = df.ENTRIES - df.ENTRIES.shift(1)
df['NUM_EXITS'] = df.EXITS - df.EXITS.shift(1)