Pandas中的差分操作：计算前一行与后一行的差值

最新推荐文章于 2025-05-16 00:15:00 发布

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本文详细介绍了Pandas的差分操作函数diff()，用于计算时间序列数据的相邻行差值。内容包括diff()的基本用法、示例代码以及在时间序列分析、数据预处理和特征工程中的应用场景。

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在数据处理和分析中，常常需要对数据进行差分计算，以观察时间序列数据的变化趋势。而在使用Python进行数据分析的过程中，Pandas库提供了便捷的差分操作函数diff()，可以方便地计算前一行与后一行的差值。本文将介绍Pandas中的差分操作diff()的使用方法，并通过示例代码进行演示。

1. diff()函数的基本用法

Pandas的Series和DataFrame对象都提供了diff()函数，用于计算相邻行之间的差值。该函数的基本语法如下：

DataFrame.diff(periods=1, axis=0)
Series.diff(periods

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Pandas中的差分操作——计算前后行的差值

XlltEditor的博客

09-20

1302

通过差分操作，我们可以快速计算数据序列的变化情况，有助于数据分析和处理的进一步工作。可以看到，计算结果中的第一列和第一行都为NaN，表示由于没有前一列或前一行的数据，无法计算差异。从第二列开始，每列中的值表示当前列与前一列之间的差异。可以看到，前两行的差异值为NaN，因为由于没有前两行的数据，无法计算差异。列中的第一行为NaN，表示由于没有前一行数据，无法计算差异。参数指定要计算差分的周期数，默认为1，表示计算相邻行之间的差异。参数指定计算差分的方向，默认为0，表示按行计算。函数还可以指定其他的周期数。

【Pandas数据处理100例】（十七）：Pandas中的差分操作diff，计算前一行与后一行的差值

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pandas常用函数之diff（）

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DZ Space

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使用Pandas的shift方法进行特征差分

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