要计算Pandas数据帧的连贯性值，可以使用以下方法：

1. 使用diff()函数计算每个元素与前一个元素之间的差异，并创建一个新的数据帧。

df_diff = df.diff().dropna()

2. 使用abs()函数计算差异的绝对值，并创建一个新的数据帧。

df_diff_abs = df_diff.abs()

3. 使用sum()函数计算每列的差异总和，并将其存储在一个列表中。

diff_sums = df_diff_abs.sum().tolist()

4. 使用mean()函数计算差异总和的平均值，即连贯性值。

coherence_value = df_diff_abs.mean()

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 3, 5, 7, 9],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算差异并计算绝对值
df_diff = df.diff().dropna()
df_diff_abs = df_diff.abs()

# 计算连贯性值
coherence_value = df_diff_abs.mean()

print(coherence_value)

运行以上代码将输出：

A    2.0
B    2.0
dtype: float64

这表示数据帧的连贯性值为2.0。