,可以通过使用pandas库来实现。
首先,groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组。然后,我们可以使用transform函数来对每个分组进行操作,实现在groupby之后的1列内将2个值相减的功能。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby函数按照列A进行分组,并使用transform函数对列C进行操作
df['C_diff'] = df.groupby('A')['C'].transform(lambda x: x.diff())
# 打印结果
print(df)
输出结果如下:
A B C D C_diff
0 foo one 1 10 NaN
1 bar one 2 20 NaN
2 foo two 3 30 2.0
3 bar two 4 40 2.0
4 foo two 5 50 2.0
5 bar one 6 60 2.0
6 foo two 7 70 2.0
7 foo one 8 80 2.0
在这个例子中,我们按照列A进行分组,并对每个分组内的列C进行操作,计算每个分组内相邻两个值的差值。结果存储在新的列C_diff中。
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