pandas.Series.diff#
- Series.diff(periods=1)[源代码]#
单元的一阶离散差分。
计算一个系列元素与该系列中另一个元素的差值(默认为上一行中的元素)。
- 参数
- periods整型，默认值为1
用于计算差异的移动期，接受负值。
- 退货
- 系列
系列的第一个不同之处。
参见
Series.pct_change在给定期间数内的百分比变化。
Series.shift使用可选的时间频率按所需的周期数移动索引。
DataFrame.diff对象的第一个离散差分。
注意事项
对于布尔数据类型，它使用
operator.xor()而不是operator.sub()。结果是根据Series中的当前数据类型计算的，但结果的数据类型始终为Float64。示例
与上一行的差异
>>> s = pd.Series([1, 1, 2, 3, 5, 8]) >>> s.diff() 0 NaN 1 0.0 2 1.0 3 1.0 4 2.0 5 3.0 dtype: float64
与上一行第三行的差异
>>> s.diff(periods=3) 0 NaN 1 NaN 2 NaN 3 2.0 4 4.0 5 6.0 dtype: float64
与后面的行不同
>>> s.diff(periods=-1) 0 0.0 1 -1.0 2 -1.0 3 -2.0 4 -3.0 5 NaN dtype: float64
输入数据类型中的溢出
>>> s = pd.Series([1, 0], dtype=np.uint8) >>> s.diff() 0 NaN 1 255.0 dtype: float64