为什么DataFrame用data[].diff（）得出的是一个method类

DataFrame的diff()方法返回一个包含每个元素与其前一个元素之间差异的新DataFrame。这个新DataFrame中的每个元素都是原来DataFrame中相应元素与其前一个元素之间的差异。

但是，当你在DataFrame中使用data[].diff()时，它实际上返回的是一个方法，而不是一个新的DataFrame。这是因为data[]返回的是一个Series对象，而diff()是Series对象的方法，它返回一个新的Series对象，而不是一个DataFrame对象。

因此，如果你想使用diff()方法来计算DataFrame中每个列与其前一列之间的差异，你应该使用DataFrame的diff()方法而不是Series对象的diff()方法。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

diff_data = data.diff()

print(diff_data)

这将输出：

     A    B    C
0  NaN  NaN  NaN
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

相关问题

DataFrame用data[].diff（）得出的是method类

不完全正确。DataFrame中使用data[].diff()方法得到的是一个新的DataFrame对象，其中每个元素是原始DataFrame中对应元素与其前一个元素的差值。这个新的DataFrame对象的类型是DataFrame类，而不是method类。

需要注意的是，如果原始DataFrame中的某个元素在该列中的前一个元素不存在，则对应的差值为NaN。而如果原始DataFrame中的某个元素在该列中的前一个元素存在但是数据类型不一致，则会触发数据类型转换，可能会导致结果出现异常。

DataFrame 中data.insert()函数的参数插入最后一列

在 DataFrame 中，data.insert() 函数用于在指定的位置插入新的列。如果想要将新的列插入到最后一列，可以将参数 loc 设为 len(data.columns)，表示在当前列的数量位置插入新的列，即最后一列。

例如，下面的代码将在 DataFrame 中插入一列 new_col，并将其放置在最后一列：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

new_col = [7, 8, 9]

data.insert(loc=len(data.columns), column='new_col', value=new_col)

print(data)

输出结果为：

   A  B  new_col
0  1  4        7
1  2  5        8
2  3  6        9