pandas两行做差

在pandas中，可以使用shift函数来实现相邻两行的差值计算。例如，通过将目标列使用shift(1)函数，可以将当前行的值与上一行的值进行比较和计算差值。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 3, 5, 7, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift函数计算相邻两行的差值
df['diff'] = df['A'] - df['A'].shift(1)

上述代码中，我们创建了一个名为df的DataFrame，并在列'A'上执行差值计算。最后，将结果存储在新的列'diff'中。

这种方法的关键是使用shift函数将目标列的值向上移动一行，然后与原始列进行相减操作。这样就可以得到相邻两行的差值。

所以，以上就是使用pandas来实现相邻两行做差的方法。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 中上下两行相减(隔行相减) -- shift函数的使用](https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/79824216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pandas 数据实现行间计算的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38663193/13773056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pandas or sql计算前后两行数据间的增值方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38545768/13768938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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