下面是一个示例,展示了如何按分组计算数据帧中的数值差异:
import pandas as pd
# 创建示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按分组计算数值差异
df['Diff'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()
print(df)
输出结果:
Group Value Diff
0 A 1 NaN
1 A 2 1.0
2 A 3 1.0
3 B 4 NaN
4 B 5 1.0
5 B 6 1.0
在上述代码中,首先创建了一个包含两列的示例数据帧,其中一列是分组列(Group),另一列是数值列(Value)。然后,使用groupby
方法按照分组列对数据帧进行分组。接着,使用diff
方法计算每个分组中数值列的差异,并将结果存储在新的列(Diff)中。最后,打印数据帧以查看结果。