Python 3.x 如何基于dataframe python的前一行更新行

我的时间序列数据如下所示：

date    product price   amount
11/01/2019  A   10  20
11/02/2019  A   10  20
11/03/2019  A   25  15
11/04/2019  C   40  50
11/05/2019  C   50  60

我有一个高维数据，我刚刚添加了两列{price，amount}的简化版本。我试图根据如下所示的时间索引对其进行相对转换：

date    product price   amount
    11/01/2019  A   NaN NaN
    11/02/2019  A   0   0
    11/03/2019  A   15  -5
    11/04/2019  C   NaN NaN
    11/05/2019  C   10  10

我试图根据时间索引得到每个产品的相对变化。如果指定产品的上一个日期不存在，我将添加“NaN”

---

您能告诉我有什么功能可以执行此操作吗？

按

产品进行分组并使用
.diff（）

输出：

        date product  price  amount
0 2019-11-01       A    NaN     NaN
1 2019-11-02       A    0.0     0.0
2 2019-11-03       A   15.0    -5.0
3 2019-11-04       C    NaN     NaN
4 2019-11-05       C   10.0    10.0

有没有办法插入不命名为[[“价格”、“金额”]]的列？我有一个高维数据，我正在尝试注入除{“date”，“product”}之外的列。当然，使用类似
cols=[“price”，“amount”]
的东西，如果你想要其他列，那么
others=[c代表df中的c。如果c不在（“price”，“amount”）]
中，那么你可以用
df[其他]选择所有
其他列
。
        date product  price  amount
0 2019-11-01       A    NaN     NaN
1 2019-11-02       A    0.0     0.0
2 2019-11-03       A   15.0    -5.0
3 2019-11-04       C    NaN     NaN
4 2019-11-05       C   10.0    10.0