函数来计算值垂直放置的月份之间的差值使用python pandas库

Question

我有一个数据集，其中显示了按月(月)收集的项目(AMT)的数量。

我知道如何创建一个新列来计算两个垂直列之间的差值，即new column = Amount -2。

我不知道如何创建一个函数来计算一列，当两个月的值是垂直的时候，“差”，例如: Feb - Jan将是11-10 = 1。

在excel中，您可以创建一个指向单元格的公式来获得第一个值，然后将其偏移一行以获得第二个值。

然而，我不知道pandas python的偏移量函数，或者用垂直方式的数据计算偏移量的其他方法？

Month   Amt Difference
Jan     10   0 (as there is no previous month to compare it with)
Feb     11   1
Mar     15   4
Apr     12   -3
May     17
Jun     10
Jul     30
Aug     31
Sep     32
Oct     10
Nov     25
Dec     30

Answer 1

一种方法是利用索引，从前一个索引中定位Amt值并减去它们，如下所示：

 df['Diff'] = [df.loc[x, "Amt"] - df.loc[x-1 if x>0 else 0, "Amt"] 
               for x in df.index]

In [98]: df
Out[98]: 
   Month  Amt  Diff
0    Jan   10     0
1    Feb   11     1
2    Mar   15     4
3    Apr   12    -3
4    May   17     5
5    Jun   10    -7
6    Jul   30    20
7    Aug   31     1
8    Sep   32     1
9    Oct   10   -22
10   Nov   25    15
11   Dec   30     5

要扩展上面的内容，您可以从Month构建df的索引，该索引将是字符串列表，然后通过枚举索引进行定位，即：

df = df.set_index('Month')
idx = df.index

df['Diff'] = [df.loc[x, "Amt"] - df.loc[idx[i-1] if i>0 else idx[0], "Amt"] 
              for i, x in enumerate(idx)]

其思想是将索引放在手边，定位列并获取其索引，然后根据前一索引(如果不是第一列)计算差值。

Answer 2

您可以使用pandas中的.diff()函数一步完成此操作。假设df是您的熊猫数据帧：

>> df['Diff'] = df['Amt'].diff().fillna(0)
>> print df
   Month  Amt  Diff
0    Jan   10     0
1    Feb   11     1
2    Mar   15     4
3    Apr   12    -3
4    May   17     5
5    Jun   10    -7
6    Jul   30    20
7    Aug   31     1
8    Sep   32     1
9    Oct   10   -22
10   Nov   25    15
11   Dec   30     5