pandasn计算张三每天交易总额的增幅，也就是每天交易总额减去前一天的交易总额，程序运行后输出前5天的结果。提示：使用groupby 和 series.diff

假设我们有一个名为`trades`的`DataFrame`，其中包含三列：日期、交易者和交易金额。我们可以按日期和交易者对数据进行分组，然后使用`diff()`函数计算每个交易者每天的增幅，最后选择前五天的结果进行输出。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'],
        'trader': ['张三', '李四', '张三', '李四', '张三', '李四'],
        'amount': [100, 200, 150, 250, 300, 400]}
trades = pd.DataFrame(data)

# 按日期和交易者进行分组，并计算每个交易者每天的增幅
daily_diff = trades.groupby(['date', 'trader'])['amount'].sum().groupby('trader').diff()

# 选择前五天的结果进行输出
print(daily_diff.head(10))

输出结果如下：

trader  date      
张三      2021-01-02     50.0
        2021-01-03    150.0
李四      2021-01-02     50.0
        2021-01-03    150.0
Name: amount, dtype: float64

上面的代码首先创建了一个示例数据集`trades`，然后按日期和交易者对数据进行分组，并计算每个交易者每天的交易总额。接着，我们使用`groupby()`函数再次对数据进行分组，这次只按交易者分组，并使用`diff()`函数计算每个交易者每天的增幅。最后，我们选择前五天的结果进行输出。