我有一个时间序列数据集，我需要找到我的领域的差异 每一个刻度。
在 Excel 中，我可以通过编写公式 B2=A2-A1 并将该公式复制到整个 B 列来轻松完成此任务
示例:
有没有一种简单的方法可以用 pandas 来做到这一点？
我考虑过 apply() 但看起来它只能对系列中的 1 个元素起作用
我的另一个选择是从我的 A 列中创建一个 Numpy 数组并通过它运行一个循环。然而，这似乎是一种迂回的方式，如果我需要引用来自不同的元素，就会变得更加复杂
我需要翻译的实际 Excel 公式是 =IF((A3-A2)>0, (A3-A2), A3+(4294967296-A2))
最佳答案
这可能会有所帮助。我尚未测试:为此，请提供一些具有所需输出的数据(以文本形式)。
df[1] = np.where(df[0].diff() > 0, df[0].diff(), df[0].shift() + 2**32 - df[0])
关于python - pandas 中是否有相当于 excel 公式的内容，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50034590/