Pandas -根据Dataframe的两个后续行查找差异

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。

在Pandas中，可以使用diff()函数来计算Dataframe中相邻行之间的差异。diff()函数会返回一个新的Dataframe，其中每个元素都是当前行与前一行之间的差异。

下面是使用Pandas进行差异查找的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用diff()函数计算差异
diff_df = df.diff()

# 打印差异结果
print(diff_df)

输出结果为：

     A    B
0  NaN  NaN
1  1.0  1.0
2  1.0  1.0
3  1.0  1.0
4  1.0  1.0

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的Dataframe，并使用diff()函数计算了每一列相邻行之间的差异。输出结果中的NaN表示第一行与前一行之间没有差异。

Pandas的差异查找功能可以广泛应用于数据分析、数据清洗、数据预处理等场景。例如，在金融领域，可以使用差异查找来计算股票价格的涨跌幅；在销售领域，可以使用差异查找来计算销售额的增长情况。

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