Python pandas数据差分运算实战：一阶与二阶差分详解

一颗松果

发布时间：2026-10-13| 6人浏览过

原创

本文介绍如何利用Python pandas库进行数据差分运算。通过df.diff()方法，可实现纵向一阶、横向一阶及多阶（如periods=2）差分计算。文章包含完整代码示例，展示如何处理空值及不同轴向的差分结果，适用于时间序列分析与特征工程场景。

具体实现代码如下所示：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np

# 生成模拟数据
>>> df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(1, 100, 10),\
     'b':np.random.randint(1, 100, 10)},\
    index=map(str, range(10)))
>>> df
    a    b
0  21  54
1  53  28
2  18  87
3  56  40
4  62  34
5  74  10
6   7  78
7  58  79
8  66  80
9  30  21

# 纵向一阶差分，当前行减去上一行
>>> df.diff()
      a      b
0   NaN   NaN
1  32.0 -26.0
2 -35.0  59.0
3  38.0 -47.0
4   6.0  -6.0
5  12.0 -24.0
6 -67.0  68.0
7  51.0   1.0
8   8.0   1.0
9 -36.0 -59.0

# 横向一阶差分，当前列减去左边的列
>>> df.diff(axis=1)
    a      b
0 NaN  33.0
1 NaN -25.0
2 NaN  69.0
3 NaN -16.0
4 NaN -28.0
5 NaN -64.0
6 NaN  71.0
7 NaN  21.0
8 NaN  14.0
9 NaN  -9.0

# 纵向二阶差分
>>> df.diff(periods=2)
      a      b
0   NaN   NaN
1   NaN   NaN
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

# 纵向二阶差分，丢弃空值
>>> df.diff(periods=2).dropna()
      a     b
2  -3.0  33.0
3   3.0  12.0
4  44.0 -53.0
5  18.0 -30.0
6 -55.0  44.0
7 -16.0  69.0
8  59.0   2.0
9 -28.0 -58.0

以上就是Python利用pandas库对数据进行差分运算的完整示例。希望这些内容能为读者提供有价值的参考，也欢迎大家继续支持本站获取更多技术分享。