怎么在Python使用pandas實現(xiàn)差分運算？針對這個問題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

目前創(chuàng)新互聯(lián)建站已為超過千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、賓陽網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

如下所示：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np

# 生成模擬數(shù)據(jù)
>>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),\
     'b':np.random.randint(1, 100, 10)},\
    index=map(str, range(10)))
>>> df
    a    b
0  21  54
1  53  28
2  18  87
3  56  40
4  62  34
5  74  10
6   7  78
7  58  79
8  66  80
9  30  21

# 縱向一階差分，當(dāng)前行減去上一行
>>> df.diff()
      a      b
0   NaN   NaN
1  32.0 -26.0
2 -35.0  59.0
3  38.0 -47.0
4   6.0  -6.0
5  12.0 -24.0
6 -67.0  68.0
7  51.0   1.0
8   8.0   1.0
9 -36.0 -59.0

# 橫向一階差分，當(dāng)前列減去左邊的列
>>> df.diff(axis=1)
    a      b
0 NaN  33.0
1 NaN -25.0
2 NaN  69.0
3 NaN -16.0
4 NaN -28.0
5 NaN -64.0
6 NaN  71.0
7 NaN  21.0
8 NaN  14.0
9 NaN  -9.0

# 縱向二階差分
>>> df.diff(periods=2)
      a      b
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

# 縱向二階差分，丟棄空值
>>> df.diff(periods=2).dropna()
      a     b
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

關(guān)于怎么在Python使用pandas實現(xiàn)差分運算問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

當(dāng)前標(biāo)題：怎么在Python使用pandas實現(xiàn)差分運算-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/dddsps.html