Pandas 向现有df添加差异列

我的目标是添加显示我以前列之间差异的列

df

结果:

Name 0  1  2  d1        d2 
A    3  1  0  2 (=3-1)  1 (=1-0)
B    5  4  1  1 (=5-4)  3 (=4-1)

我在考虑创建一个新的df来计算差异，然后将其添加回原始df，但它不起作用，因为它仍然需要使用原始数据。有更好的方法吗

谢谢

difference = (df.shift(axis=1)-df).dropna(axis=1).add_prefix('d')
pd.concat([df,difference],axis=1)

• .shift（），将索引下移，以便在减去行时，它们将按正确的顺序执行
• 减去然后重新组合

• .shift（），将索引下移，以便在减去行时，它们将按正确的顺序执行
• 减去然后重新组合

---

使用

diff

：

df = df.set_index('Name')
df[['d1','d2']] = -df.diff(axis=1).iloc[:, 1:]

---

使用

diff

：

df = df.set_index('Name')
df[['d1','d2']] = -df.diff(axis=1).iloc[:, 1:]

---

我们也可以先选择列名为的列。最后做减法

df[['d1','d2']] = df[["0", "1"]] - df[["1", "2"]].values

    Name 0  1   2   d1  d2
    A   3   1   0   2   1
    B   5   4   1   1   3

---

（我们需要

.values

来仅提取值并忽略其列名。您可以尝试在不使用

.values

的情况下删除它）
我们也可以先使用列名选择列。最后做减法

df[['d1','d2']] = df[["0", "1"]] - df[["1", "2"]].values

    Name 0  1   2   d1  d2
    A   3   1   0   2   1
    B   5   4   1   1   3

---

（我们需要

.values

只提取值，忽略其列名。您可以尝试在不使用

.values

的情况下删除它）
非常整洁！但我认为你遗漏了一两行代码。虽然我想我知道你做了什么ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 是的，重新设置：-）非常整洁！但我认为你遗漏了一两行代码。虽然我想我知道你做了什么ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 是的，重新设置：-）嘿。实际上，您可以水平移动。类似于

df2.shift（1，axis=1）

感谢您让我知道！我会在有时间的时候更新我的答案。@Tai我想这有帮助。嘿。实际上，您可以水平移动。类似于

df2.shift（1，axis=1）

感谢您让我知道！我会在有时间的时候更新我的答案。@Tai我认为这有帮助。