在Pandas中计算相邻行不同列间的差值

直接用Pandas的shift()方法就能实现你要的矢量化计算，完全不需要循环，处理数十万行数据毫无压力：

import pandas as pd

# 计算当前行Low - 上一行High
df['Difer'] = df['Low'] - df['High'].shift(1)

原理说明 #

• df['High'].shift(1)会将High列的所有行向下偏移一位，第一行自动填充为NaN（因为没有上一行数据）
• 用Low列直接减去偏移后的High列，得到的就是当前行Low与上一行High的差值，这是Pandas原生的矢量化操作，性能远高于循环

可选：处理第一行的NaN #

如果需要对第一行的缺失值进行填充（比如填0），可以加上fillna()：

df['Difer'] = df['Low'] - df['High'].shift(1).fillna(0)

你之前用的df['Low'].diff()是计算同列相邻行的差值（当前行Low - 上一行Low），所以不符合需求，而shift()才是跨列相邻行计算的正确姿势。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3129015