python一阶差分_Python使用pandas对数据进行差分运算的方法

如下所示：

>>> import pandas as pd

>>> import numpy as np

# 生成模拟数据

>>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),\

'b':np.random.randint(1, 100, 10)},\

index=map(str, range(10)))

>>> df

a    b

0  21  54

1  53  28

2  18  87

3  56  40

4  62  34

5  74  10

6   7  78

7  58  79

8  66  80

9  30  21

# 纵向一阶差分，当前行减去上一行

>>> df.diff()

a      b

0   NaN   NaN

1  32.0 -26.0

2 -35.0  59.0

3  38.0 -47.0

4   6.0  -6.0

5  12.0 -24.0

6 -67.0  68.0

7  51.0   1.0

8   8.0   1.0

9 -36.0 -59.0

# 横向一阶差分，当前列减去左边的列

>>> df.diff(axis=1)

a      b

0 NaN  33.0

1 NaN -25.0

2 NaN  69.0

3 NaN -16.0

4 NaN -28.0

5 NaN -64.0

6 NaN  71.0

7 NaN  21.0

8 NaN  14.0

9 NaN  -9.0

# 纵向二阶差分

>>> df.diff(periods=2)

a      b

0   NaN   NaN

1   NaN   NaN

2  -3.0  33.0

3   3.0  12.0

4  44.0 -53.0

5  18.0 -30.0

6 -55.0  44.0

7 -16.0  69.0

8  59.0   2.0

9 -28.0 -58.0

# 纵向二阶差分，丢弃空值

>>> df.diff(periods=2).dropna()

a     b

2  -3.0  33.0

3   3.0  12.0

4  44.0 -53.0

5  18.0 -30.0

6 -55.0  44.0

7 -16.0  69.0

8  59.0   2.0

9 -28.0 -58.0

以上这篇Python使用pandas对数据进行差分运算的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。