按分组计算数据帧中的数值差异

下面是一个示例，展示了如何按分组计算数据帧中的数值差异：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按分组计算数值差异
df['Diff'] = df.groupby('Group')['Value'].diff()

print(df)

输出结果：

  Group  Value  Diff
0     A      1   NaN
1     A      2   1.0
2     A      3   1.0
3     B      4   NaN
4     B      5   1.0
5     B      6   1.0

在上述代码中，首先创建了一个包含两列的示例数据帧，其中一列是分组列（Group），另一列是数值列（Value）。然后，使用groupby方法按照分组列对数据帧进行分组。接着，使用diff方法计算每个分组中数值列的差异，并将结果存储在新的列（Diff）中。最后，打印数据帧以查看结果。