如何在Python Pandas中无需循环计算每行Open与上一行Close的差值？

首先是你的原始DataFrame定义：

import pandas as pd

data = {'Open': [7099,7089.3,7097.55,7365,7429, 7486.05], 
        'high': [7150,7169,7278.2,7410,7500,7520], 
        'low' : [7060,6884.85,7092.25,7344.15,7407,7443],
        'close': [7104,7058.4,7269.1,7398.3,7489.45,7505.45]}

df1 = pd.DataFrame(data)

完全可以用Pandas内置的矢量化操作实现，不需要循环，核心是用shift()方法将close列整体下移一行，再和Open列做减法：

# 新增gap列：当前行Open - 上一行close
df1['gap'] = df1['Open'] - df1['close'].shift(1)

执行后得到的df1结果如下：

关键说明 #

• df1['close'].shift(1)会把close列的所有元素向下移动一行，第一行变为NaN（因为没有上一行数据），这和Excel中跨行引用的逻辑完全对应
• 整个操作是矢量化的，底层由Pandas/NumPy优化，效率远高于循环，和np.where()的无循环思路一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pete