在pandas中,可以使用groupby
和diff
函数来按行进行多索引值的差分。
首先,创建一个包含多索引的DataFrame:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'B': [4, 5, 4, 5, 4, 5],
'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)
这样我们就创建了一个含有多索引的DataFrame:
C
A B
1 4 10
5 20
2 4 30
5 40
3 4 50
5 60
接下来,使用groupby
函数按行进行分组,并使用diff
函数对每个分组进行差分操作:
df_diff = df.groupby(level=0).diff()
这样,我们就得到了按行的多索引值对DataFrame进行差分的结果:
C
A B
1 4 NaN
5 NaN
2 4 NaN
5 10.0
3 4 NaN
5 10.0
注意,由于差分操作会导致数据减少一行,因此差分结果的首行会变为NaN值。
完整代码如下:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
'B': [4, 5, 4, 5, 4, 5],
'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)
# 按行的多索引值对DataFrame进行差分
df_diff = df.groupby(level=0).diff()
print(df_diff)
运行结果为:
C
A B
1 4 NaN
5 NaN
2 4 NaN
5 10.0
3 4 NaN
5 10.0
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