如何用Python Pandas实现两行相减并转换为列表格式？

• 直接使用df[整数]语法时，Pandas默认匹配列名，你没有名称为1、96的列，因此触发KeyError
• df[96,:]不是Pandas的合法索引语法，按行的位置索引需要使用iloc属性

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取源CSV
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 按位置取行：iloc[0]为表头后第一行，iloc[-1]为最后一行，相减后转列表
diff_res = (df.iloc[-1] - df.iloc[0]).tolist()

# 替换第一个元素为当前日期，日期格式可自定义
diff_res[0] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

# 追加到目标文件，使用csv模块写入单行更便捷
import csv
with open('result.csv', 'a', encoding='utf-8', newline='') as f:
    csv.writer(f).writerow(diff_res)

• 若需固定取第96行（表头后第97行）而非最后一行，将df.iloc[-1]替换为df.iloc[96]即可
• 若使用Pandas方法追加，可使用如下写法，无需额外导入csv模块：

pd.DataFrame([diff_res]).to_csv('result.csv', mode='a', header=False, index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jakesmith1776