如何用for循环/列表推导式及DataFrame实现列表元素递差计算

一、纯列表场景实现 #

方法1：enumerate遍历实现 #

通过enumerate获取元素索引，索引为0时直接保留原数，其他位置用当前元素减去前一位元素：

list1 = [3, 4, 6, 8, 13]
list2 = []
for idx, num in enumerate(list1):
    if idx == 0:
        list2.append(num)
    else:
        list2.append(num - list1[idx-1])
print(list2)  # 输出: [3, 1, 2, 2, 5]

方法2：列表推导式实现 #

用zip将原列表与“原列表去掉首元素”的序列配对，再拼接首元素完成计算：

list1 = [3, 4, 6, 8, 13]
list2 = [list1[0]] + [curr - prev for curr, prev in zip(list1[1:], list1[:-1])]
print(list2)  # 输出: [3, 1, 2, 2, 5]

二、DataFrame场景实现 #

利用pandas的diff()方法直接计算相邻元素差值，首元素会生成NaN，用fillna()替换为原列的首值即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'list1': [3, 4, 6, 8, 13]})
df['list2'] = df['list1'].diff().fillna(df['list1'].iloc[0])
# 若需要整数类型，可追加类型转换：
df['list2'] = df['list2'].astype(int)
print(df)

执行后输出结果：

list1  list2
0      3      3
1      4      1
2      6      2
3      8      2
4     13      5

内容的提问来源于stack exchange，提问作者krawall