如何跟踪pandas数据帧中已更改的列

在pandas中，可以使用diff()函数来跟踪数据帧中已更改的列。diff()函数用于计算相邻元素之间的差异，并返回一个新的数据帧，其中包含了这些差异。

以下是使用diff()函数跟踪已更改列的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10]})

1. 使用diff()函数计算相邻元素之间的差异：

df_diff = df.diff()

1. 查看结果：

print(df_diff)

输出结果将显示每一列中相邻元素之间的差异。如果某一列的值发生了变化，差异将显示为新值减去旧值。如果某一列的值未发生变化，差异将显示为0。

对于数据帧中的每一列，你可以通过检查差异是否为0来确定该列是否发生了更改。如果差异为0，则表示该列的值未发生变化；如果差异不为0，则表示该列的值已更改。

这是一个简单的示例，你可以根据实际情况进行调整和扩展。关于pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云的pandas文档。