如何在Julia中按分组计算DataFrame连续行的差值？

我创建了如下名为df的DataFrame：

using DataFrames

df = DataFrame(group = ["A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"],
               value = [2,1,4,3,3,5,2,1])

对应的输出为：

8×2 DataFrame
 Row │ group   value 
     │ String  Int64 
─────┼───────────────
   1 │ A           2
   2 │ A           1
   3 │ A           4
   4 │ A           3
   5 │ B           3
   6 │ B           5
   7 │ B           2
   8 │ B           1

我需要按group分组，计算value列中连续行与前一行的差值，每组首行填充NaN，期望输出如下：

8×3 DataFrame
 Row │ group   value  diff    
     │ String  Int64  Float64 
─────┼────────────────────────
   1 │ A           2    NaN
   2 │ A           1     -1.0
   3 │ A           4      3.0
   4 │ A           3     -1.0
   5 │ B           3    NaN
   6 │ B           5      2.0
   7 │ B           2     -3.0
   8 │ B           1     -2.0

可以借助DataFrames的分组功能结合transform和diff函数实现需求：

using DataFrames

transform(groupby(df, :group), :value => (x -> vcat(NaN, diff(x))) => :diff)

代码说明 #

• groupby(df, :group)：按group列对DataFrame完成分组
• :value => (x -> vcat(NaN, diff(x))) => :diff：针对每个分组的value列执行操作：
  • diff(x)计算当前行与前一行的差值，返回数组长度比原分组少1
  • vcat(NaN, diff(x))在差值数组头部添加NaN，对应每组的首行空缺值
  • 最终将处理结果命名为diff列，合并回原DataFrame

执行上述代码后即可得到符合要求的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quinten