Pandas進階120題之34:計算前一行與後一行資料的差值（1）

為幫助學習pandas，特意從和鯨社群中提煉出120道經典資料處理常見操作例題，從基礎入門到進階來更快速、更專業的角度理解pandas。主要包括：

Pandas基礎

Pandas進階

金融資料處理

NumPy科學計算

一些補充

（

https：//www。

heywhale。com/mw/project

/5ef96ce863975d002c95fd8a/content

）

原始資料：

import pandas as pd

import numpy as np

import re

import time

data=pd。read_excel（r‘C：\Users\huatian\Desktop\Python_test\python_120_test_data。xlsx’）

data。head（）。T

資料理解：

檢視資料數量：data。shape

data。shape

如上圖顯示，資料有20行，50列。並利用

http：//

data。info（）

進一步瞭解資料，每列資料是否有

空值

，資料型別，資料大小等

根據isnull（）。sum（），檢視所有空值的列

data_col=data。isnull（）。sum（）

data_col［data_col>0］

需求描述：

現有一列float型別的資料，在我們的測試資料中是“salary”列，需求是：計算前一行與後一行資料的差值，並新增到原始資料中。

程式碼實現：

本次案例選擇了DataFrame。diff（）函式實現前一行與後一行資料的差值

data［‘salary_diff’］=data［‘salary’］。diff（）

上面案例是數值型別計算得到的結果，那麼如果是時間呢？前一行時間資料與後一行時間資料的差值！！！

data［‘createTime_diff’］=data［‘createTime’］。diff（）

測試diff（）函式得到前一行與後一行時間的差值，很有意思的是：當後一行時間早於前一行時間時，計算出的結果為-1days +

時間差

。注意注意！！！

DataFrame。

diff（）函式

：是用來將資料進行某種移動之後與原資料進行比較得出的差異資料

DataFrame。diff（periods=1， axis=0）

即預設period=1，表示與前一行資料元素的差異

引數：

periods：移動的幅度，int型別，預設值為1。

axis：移動的方向，{0 or ‘index’， 1 or ‘columns’}，如果為0或者’index’，則上下移動，如果為1或者’columns’，則左右移動。

返回值 ：

DataFrame型別

總結

計算前一行與後一行資料的

差值

。很有意思的一個案例，在業務實驗中很常見的，在python中利用dataframe。diff（）函式很容易實現此功能。