为什么DataFrame逐行相减时报错'str'和'str'不支持减号运算符？

错误原因 #

• 你的DataFrame中Date列是字符串格式，逐行全列相减时会尝试对两个日期字符串做减法，Python不支持字符串使用-运算符，因此触发该类型错误。
• 额外提示：手写循环实现差分的效率很低，Pandas内置的向量化运算方法性能远高于原生Python循环，更推荐使用内置方法。

解决方案 #

最优方案：使用Pandas内置diff()方法 #

diff()方法默认计算后一行减前一行的一阶差分，刚好匹配你的需求，只需要单独处理日期列即可：

# 提取差分后的对应日期：差分后行数比原数据少1，取原数据第2行及之后的日期
diff_date = dataset['Date'].iloc[1:].reset_index(drop=True)
# 筛选所有数值列做一阶差分，删除第一行的空值
dataset_new = dataset.select_dtypes(include=['number']).diff().dropna().reset_index(drop=True)
# 将日期列插入到结果的第一列
dataset_new.insert(0, 'Date', diff_date)

兼容原有循环的方案 #

如果你要保留原来的循环写法，只需要排除日期列做减法运算即可：

# 筛选出除Date列外的所有数值列列名
num_cols = dataset.columns.drop('Date')
for i in range(1, dataset.shape[0]):
    # 仅对数值列做减法
    dataset_new.loc[i-1, num_cols] = dataset.loc[i, num_cols] - dataset.loc[i-1, num_cols]
    # 单独给日期列赋值
    dataset_new.loc[i-1, 'Date'] = dataset.loc[i, 'Date']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GoodMan