pandas.Series.diff

系列。diff ( period = 1 )

元素的第一个离散差分。

计算系列元素与系列中另一个元素相比的差异（默认为上一行中的元素）。

参数：

周期int，默认 1

用于计算差异的偏移周期，接受负值。

返回：

系列

该系列的第一个区别。

也可以看看

Series.pct_change

给定周期数内的变化百分比。

Series.shift

使用可选的时间频率将索引移动所需的周期数。

DataFrame.diff

对象的第一个离散差异。

笔记

对于布尔数据类型，这使用operator.xor()而不是 operator.sub().结果是根据Series中当前的dtype计算的，但是结果的dtype始终是float64。

例子

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

与前 3 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

与下一行的差异

>>> s.diff(periods=-1)
0    0.0
1   -1.0
2   -1.0
3   -2.0
4   -3.0
5    NaN
dtype: float64

输入数据类型溢出

>>> s = pd.Series([1, 0], dtype=np.uint8)
>>> s.diff()
0      NaN
1    255.0
dtype: float64