>>>
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
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祝所有程序员1024节日快乐
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盘点那些让人上火的提问方式（论如何让交流更高效）
----------喜大普奔----------
1、继《
Python程序设计基础
》（2017年9月第5次印刷）、《
Python程序设计（第2版）
》（2017年9月第4次印刷）、《
Python可以这样学
》（2017年7月第3次印刷）系列图书之后，董付国老师新书《
Python程序设计开发宝典
》已于2017年8月1日在清华大学出版社出版，并于2017年9月进行了第2次印刷。为庆祝新书
《Python程序设计开发宝典》
全面上架
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2、董付国老师新作《
中学生可以这样学Python
》已正式出版，很快就会在各大书城全面上架。
3、
董付国老师6本Python系列图书阅读指南
