pandas计算按日期排序的销售列增减的函数

可以使用pandas中的shift方法和apply方法来计算按日期排序的销售列增减。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
        'sales': [100, 120, 150, 130]}

df = pd.DataFrame(data)

# 将date列转换为datetime类型，并将其设置为索引
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')

# 使用shift方法移动一天前的数据
df['last_sales'] = df['sales'].shift(1)

# 使用apply方法计算增减
df['increase'] = df.apply(lambda row: row['sales'] - row['last_sales'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，我们首先将date列转换为datetime类型，并将其设置为索引。然后使用shift方法将sales列向上移动一行，并将结果保存在last_sales列中。然后使用apply方法计算增减，将结果保存在increase列中。最后打印整个DataFrame。

需要注意的是，由于第一行没有前一天的数据，所以增减会被计算为NaN。如果需要去掉这一行，可以使用dropna方法删除包含NaN值的行，如下所示：

# 删除包含NaN值的行
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)