在Pandas DataFrame中计算相邻行差值并存储到新列的问题

直接用Pandas内置的diff()方法，一行代码就能完成需求，比写循环高效太多：

db['diff'] = db['ts'].diff()

这个方法会自动计算每一行与前一行的差值，第一行因为没有前一行数据，结果会是NaN。如果需要给第一行设置特定值（比如0），可以补充填充操作：

db['diff'] = db['ts'].diff().fillna(0)

你当前的循环每次执行db['diff'] = db['ts'][i+1] - db['ts'][i]时，是把整个diff列都替换成当前单次计算的差值，而不是给对应行赋值。循环结束后，diff列只会保留最后一次循环的计算结果，自然无法得到逐行的差值。如果非要用循环（不推荐，大数据量下效率极低），得改成给对应行赋值：

for i in np.arange(len(db)-1):
    db.loc[i+1, 'diff'] = db['ts'][i+1] - db['ts'][i]
# 手动设置第一行的diff值，比如设为0
db.loc[0, 'diff'] = 0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mitch