python - Pandas 的差异但用户定义的函数

Question

Pandas 的pandas.DataFrame.diff几乎做我正在尝试做的事情。

来自 documentation

>>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
...                    'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8],
...                    'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})
>>> df
   a  b   c
0  1  1   1
1  2  1   4
2  3  2   9
3  4  3  16
4  5  5  25
5  6  8  36

df.diff(axis=0)和 df.diff(axis=1)分别产生

>>> df.diff()
     a    b     c
0  NaN  NaN   NaN
1  1.0  0.0   3.0
2  1.0  1.0   5.0
3  1.0  1.0   7.0
4  1.0  2.0   9.0
5  1.0  3.0  11.0

>>> df.diff(axis=1)
    a    b     c
0 NaN  0.0   0.0
1 NaN -1.0   3.0
2 NaN -1.0   7.0
3 NaN -1.0  13.0
4 NaN  0.0  20.0
5 NaN  2.0  28.0

什么 df.diff正在做的本质上是应用这个功能

def diff_func(columns):
    return columns[1:] - columns[0:-1]

我想定义我自己的函数，它取代了 diff_func .
我想要的是将我自己的函数(可能是非线性的)“应用”到连续的( periods=1 )列/行。例如， func(x,y) = sin(x)*cos(y)哪里 x,y是 periods=n 的连续列或行

Answer 1

您应该考虑的 shift

df-df.shift(1)
     a    b     c
0  NaN  NaN   NaN
1  1.0  0.0   3.0
2  1.0  1.0   5.0
3  1.0  1.0   7.0
4  1.0  2.0   9.0
5  1.0  3.0  11.0