按组顺序计算差异的 pandas 方法
创始人
2024-09-03 05:01:21
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在 Pandas 中，可以使用 groupby 方法按组顺序计算差异。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按组计算差异
df['Difference'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()
# 打印结果
print(df)
输出:
Group Value Difference
0 A 1 NaN
1 A 2 1.0
2 B 3 NaN
3 B 4 1.0
4 C 5 NaN
5 C 6 1.0
在上面的示例中，我们首先创建了一个包含组和值的 DataFrame。然后，我们使用 groupby 方法按照 Group 列进行分组，并使用 diff 方法计算每个组的差异。最后，我们将结果存储在新的 Difference 列中。
请注意，由于每个组的第一个值没有前一个值来计算差异，因此结果中的第一个差异值为 NaN。
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