要创建一个新的pandas列,作为另一列的两个连续行的减法,可以使用pandas的diff()函数来计算两个连续行的差值,并将结果赋值给新的列。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 3, 5, 7, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用diff()函数计算两个连续行的差值,并赋值给新的列
df['B'] = df['A'].diff()
# 打印DataFrame
print(df)
输出结果如下:
A B
0 1 NaN
1 3 2.0
2 5 2.0
3 7 2.0
4 9 2.0
在这个示例中,我们创建了一个名为"A"的列,并使用diff()函数计算了"A"列的差值,将结果赋值给名为"B"的新列。第一行的差值为NaN,因为没有前一行与其进行减法运算。
这个方法可以用于计算时间序列数据的差值,例如计算每天的收益率、股票价格的变化等。
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