在Pandas或Pyspark中，要减去Dataframe中的连续列，可以使用以下方法：

1. 对于Pandas Dataframe：
   • 首先，使用iloc方法选择要减去的列。例如，假设我们要减去列A和列B，可以使用df.iloc[:, [0, 1]]来选择这两列。
   • 然后，使用sub方法对选定的列进行减法操作。例如，df.iloc[:, [0, 1]].sub(df['C'], axis=0)将列A和列B减去列C。
   • 最后，将减法结果赋值给一个新的列。例如，df['D'] = df.iloc[:, [0, 1]].sub(df['C'], axis=0)将减法结果存储在新的列D中。

示例代码：

import pandas as pd

创建一个示例Dataframe

df = pd.DataFrame({'A': 1, 2, 3, 'B': 4, 5, 6, 'C': 7, 8, 9})

减去连续列A和B

df'D' = df.iloc[:, 0, 1].sub(df'C', axis=0)

print(df)

输出结果：

  A  B  C  D

0 1 4 7 -6

1 2 5 8 -6

2 3 6 9 -6

1. 对于Pyspark Dataframe：
   • 首先，使用select方法选择要减去的列。例如，假设我们要减去列A和列B，可以使用df.select('A', 'B')来选择这两列。
   • 然后，使用withColumn方法对选定的列进行减法操作。例如，df.withColumn('D', df['A'] - df['B'])将列A减去列B，并将结果存储在新的列D中。

示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例Dataframe

df = spark.createDataFrame((1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9), 'A', 'B', 'C')

减去连续列A和B

df = df.withColumn('D', col('A') - col('B'))

df.show()

输出结果：

+---+---+---+---+

| A| B| C| D|

+---+---+---+---+

| 1| 4| 7| -3|

| 2| 5| 8| -3|

| 3| 6| 9| -3|

+---+---+---+---+

以上是在Pandas和Pyspark中减去Dataframe中连续列的方法。这些方法适用于处理数据分析、数据清洗、特征工程等场景。对于Pandas Dataframe，可以使用Pandas库进行数据处理和分析；对于大规模数据集，可以使用Pyspark库进行分布式计算和处理。腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云数据仓库CDW等产品，可以满足不同规模和需求的数据存储和处理需求。