Pandas에서 연속 행의 차이로 인한 열 추가

Pandas에서 연속 행의 차이로 인한 열 추가

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이와 같은 데이터 프레임이 있다고 가정 해 보겠습니다.

    A   B
0   a   b
1   c   d
2   e   f 
3   g   h

0,1,2,3은 시간이고, a, c, e, g는 하나의 시계열이고 b, d, f, h는 다른 시계열입니다. 특정 열에 대한 연속 행의 차이를 계산하여 얻은 원래 데이터 프레임에 두 개의 열을 추가 할 수 있어야합니다.

그래서 이런 게 필요 해요

    A   B   dA
0   a   b  (a-c)
1   c   d  (c-e)
2   e   f  (e-g)
3   g   h   Nan

데이터 프레임 / 시리즈에서 diff라는 것을 보았지만 첫 번째 요소에서 Nan이 될 때와 약간 다르게 수행됩니다.

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shift를 사용하십시오 .

df['dA'] = df['A'] - df['A'].shift(-1)

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인수 로 사용 diff하고 전달할 수 있습니다 .-1periods

>>> df = pd.DataFrame({"A": [9, 4, 2, 1], "B": [12, 7, 5, 4]})
>>> df["dA"] = df["A"].diff(-1)
>>> df
   A   B  dA
0  9  12   5
1  4   7   2
2  2   5   1
3  1   4 NaN

[4 rows x 3 columns]

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CSV에서 데이터를 사용할 때 이것은 완벽하게 작동합니다.

my_data = pd.read_csv('sale_data.csv')
df = pd.DataFrame(my_data)
df['New_column'] = df['target_column'].diff(1)
print(df) #for the console but not necessary 

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롤링 차이는 다음과 같이 계산할 수도 있습니다.

df=pd.DataFrame(my_data)
my_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
i=0
j=1
while j < len(df['Target_column']):
    j=df['Target_column'][i+1] - df['Target_column'][i] #the difference btwn two values in a column.
    i+=1 #move to the next value in the column.
    j+=1 #next value in the new column.
    print(j)

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/23142967/adding-a-column-thats-result-of-difference-in-consecutive-rows-in-pandas