Python Pandas 数据框减去累积列

Question

我有一些数据要导入到 Pandas 数据框中。此数据是“累积的”并按时间序列编制索引，请参见下文:

                        Raw data
2016-11-23 10:00:00     48.6 
2016-11-23 11:00:00     158.7 
2016-11-23 12:00:00     377.8 
2016-11-23 13:00:00     591.7 
2016-11-23 14:00:00     748.5 
2016-11-23 15:00:00     848.2 

数据每天更新，所以时间序列每天都会向前移动一天。

我需要做的是获取此数据框并创建一个新列，如下所示。第一行只是复制“原始数据”列中的数据。然后每个后续行都从“原始数据”列中获取数据，并减去出现在它之前的值，例如158.7 - 48.6 = 110.1, 377.8 - 158.7 = 219.1, 等等

有谁知道如何在 Python/Pandas 中实现“处理数据”列中的内容？

                    Raw data    Processed data
23/11/2016 10:00    48.6        48.6
23/11/2016 11:00    158.7       110.1
23/11/2016 12:00    377.8       219.1
23/11/2016 13:00    591.7       213.9
23/11/2016 14:00    748.5       156.8
23/11/2016 15:00    848.2       99.7

Answer 1

您可以使用减去 sub与 shift编辑专栏:

最后用原始数据中的第一个值填充NaN。

df['Processed data'] = df['Raw data'].sub(df['Raw data'].shift())
df['Processed data'].iloc[0] = df['Raw data'].iloc[0]
print (df)
                     Raw data  Processed data
2016-11-23 10:00:00      48.6            48.6
2016-11-23 11:00:00     158.7           110.1
2016-11-23 12:00:00     377.8           219.1
2016-11-23 13:00:00     591.7           213.9
2016-11-23 14:00:00     748.5           156.8
2016-11-23 15:00:00     848.2            99.7