pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.diff#
-
SeriesGroupBy.diff(periods=1, axis=
)[источник]# Первая дискретная разность элемента.
Вычисляет разницу каждого элемента по сравнению с другим элементом в группе (по умолчанию — элемент в предыдущей строке).
- Параметры:
- periodsint, по умолчанию 1
Количество периодов для сдвига при вычислении разности, принимает отрицательные значения.
- осьось для сдвига, по умолчанию 0
Вычислять разность по строкам (0) или столбцам (1).
Устарело с версии 2.1.0: Для axis=1, работайте с базовым объектом вместо этого. В противном случае ключевое слово axis не требуется.
- Возвращает:
- Series или DataFrame
Первые разности.
Смотрите также
Series.groupbyПрименить функцию groupby к Series.
DataFrame.groupbyПрименить функцию groupby к каждой строке или столбцу DataFrame.
Примеры
Для SeriesGroupBy:
>>> lst = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'] >>> ser = pd.Series([7, 2, 8, 4, 3, 3], index=lst) >>> ser a 7 a 2 a 8 b 4 b 3 b 3 dtype: int64 >>> ser.groupby(level=0).diff() a NaN a -5.0 a 6.0 b NaN b -1.0 b 0.0 dtype: float64
Для DataFrameGroupBy:
>>> data = {'a': [1, 3, 5, 7, 7, 8, 3], 'b': [1, 4, 8, 4, 4, 2, 1]} >>> df = pd.DataFrame(data, index=['dog', 'dog', 'dog', ... 'mouse', 'mouse', 'mouse', 'mouse']) >>> df a b dog 1 1 dog 3 4 dog 5 8 mouse 7 4 mouse 7 4 mouse 8 2 mouse 3 1 >>> df.groupby(level=0).diff() a b dog NaN NaN dog 2.0 3.0 dog 2.0 4.0 mouse NaN NaN mouse 0.0 0.0 mouse 1.0 -2.0 mouse -5.0 -1.0