使用Pandas计算大型数据框中第n个和n-1个值之间的差异的Python方式？

Question

假设我有一个100x100的数据帧，完全由数值组成。你知道吗

我要做的是得到第n行和第n-1行每列的差值：

假设第一列有值（1,2,3,4…..100），我想要的是输出（1,1,1,1,1,1…..1），它会从第二行减去第一行，从第三行减去第二行，等等。你知道吗

我已经使用for循环完成了这个过程，它先循环每一列，然后循环每一行。但我想知道有没有更优雅的解决办法

这是我认为将工作，实际上还没有机会尝试它的原因。。。。你知道吗

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]

我相信这会给我正确的结果，但是，我想知道是否有可能更优雅的解决方案

Answer 1

这里的关键是pandasshift(n)方法，它允许您将索引移动n行。你知道吗

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

Answer 2

就像@ALollz说的.diff()在这里可以很好很快地工作。 第一排将得到南，所以我重新分配第一排。你知道吗

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]

原始数据帧

在.diff（）之后（第一行为NaN）

在df_new.iloc[0] = df.iloc[0]之后