python中Dataframe的每一列逐行相减，如果为负则抛出异常

可以使用`df.iterrows()`方法遍历每一行，然后比较相邻两行的差值是否为负，如果是则抛出异常。具体实现代码如下：

import pandas as pd

def check_negative_difference(df):
    for index, row in df.iterrows():
        if index > 0:
            diff = row - prev_row
            if (diff < 0).any():
                raise ValueError("Negative difference detected at row {}".format(index))
        prev_row = row

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [3, 5, 7], 'B': [2, 5, 9], 'C': [4, 3, 1]})

# 检查每一列逐行相减是否为负
check_negative_difference(df)

在这个示例中，DataFrame包含3列和3行。`check_negative_difference()`函数遍历每一行，计算当前行与前一行之间的差值。如果任何一列的差值为负，函数将抛出一个`ValueError`异常，指示哪一行出现了负差值。如果没有异常，则说明所有差值都是非负的。

相关问题

python将一个Dataframe逐行相减，如果出现负数或者不呈现线性关系就抛出异常

可以使用 `iterrows()` 方法来逐行遍历 DataFrame，并对每行进行相减操作。然后，可以使用 `numpy` 库来检查是否存在负数或者不呈现线性关系。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})

# 遍历每行并相减
for index, row in df.iterrows():
    diff = np.diff(row)
    
    # 检查是否存在负数或不呈现线性关系
    if (diff < 0).any() or not np.allclose(diff, diff[0]):
        raise ValueError('行 {} 不符合要求'.format(index))

在上面的代码中，`np.diff()` 函数计算相邻元素之间的差异，然后使用 `any()` 方法检查是否存在负数。接着，使用 `np.allclose()` 方法检查是否存在非线性关系。如果存在任何一种情况，则抛出一个 `ValueError` 异常。

python将一个Dataframe逐行相减，如果出现异常数据或者不呈现线性关系就抛出异常

你可以使用 Pandas 库中的 `diff()` 方法来计算相邻行之间的差值。然后使用 SciPy 库中的 `linregress()` 方法来计算线性回归的参数，并检查相关系数是否接近于1，以确定是否存在线性关系。如果相关系数不接近于1或者存在异常数据，则可以抛出异常。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import linregress

def check_linear_relationship(df):
    for i in range(1, len(df)):
        diff = df.iloc[i] - df.iloc[i-1]
        slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(diff.index, diff.values)
        if abs(r_value) < 0.95 or abs(slope) > 10 or abs(intercept) > 100:
            raise Exception("Non-linear relationship or abnormal data detected!")
            
# 示例用法
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [3, 5, 8, 11, 15],
    'C': [2, 4, 7, 10, 12]
})

check_linear_relationship(df)

在上面的示例中，`check_linear_relationship()` 函数将会逐行计算 DataFrame 中的差值，并使用 `linregress()` 方法计算相关系数和斜率。如果相关系数小于 0.95，或者斜率和截距的绝对值超过了阈值，则会抛出异常。你可以根据实际需求调整阈值。