使用Pandas的shift方法进行特征差分
在数据分析和机器学习中,特征差分是一种常见的操作,用于计算连续特征的变化量。在Python中,我们可以使用Pandas库的shift方法来实现特征差分。本文将介绍如何使用Pandas的shift方法进行特征差分,并提供相应的源代码示例。
首先,我们需要导入Pandas库:
import pandas as pd
接下来,我们创建一个示例数据集,以便演示如何使用shift方法进行特征差分。假设我们有一个包含时间序列数据的DataFrame,其中包含一个名为"feature"的连续特征:
data = {
'date': ['2023-01-01', '20